一种星载电子产品老练试验加速因子估计方法

尤明懿

（中国电子科技集团公司第三十六研究所， 浙江 嘉兴 314033）

一种星载电子产品老练试验加速因子估计方法

尤明懿

（中国电子科技集团公司第三十六研究所， 浙江 嘉兴 314033）

提出一种基于可靠性预计数据的星载电子产品老练试验加速因子的估计方法。在该方法中，温度对产品失效过程的影响通过器件失效率预计模型中的温度应力参数予以刻画。通过比较产品在工作环境温度与老练试验温度下的预计失效率数据来估计老练试验加速因子。该方法简单、易行，含义明确，有望增强可靠性评估结果与可靠性预计结果的可比性。

可靠性预计；可靠性评估；老练试验；加速因子

0 引言

由于空间环境的复杂性、恶劣性与设备高可靠、长寿命的要求，星载电子产品往往需开展各类环境试验。老练试验是环境试验的重要项目，其目的在于发现、剔除设备的早期失效，为设备的可靠运行奠定基础[1]。 在进行完老练试验之后， 一般需开展可靠性评估，就设备在环境试验中的表现，定量地评估设备的可靠性，以检验可靠性指标的满足与否。可靠性评估的结果，是产品能否通过验收的重要依据之一。各航天型号项目的老练试验温度一般高于产品的实际工作温度，因此在进行可靠性评估时需要将产品老练时间折算为产品在实际工作温度下的等效试验时间。当前，对于折算因子的计算尚无统一的认识，例如：某航天项目统一给定了各项环境试验（含老练试验）的折算因子； 另一航天项目建议使用 Arrhenius 模型计算老练试验的折算因子等。

高于产品实际工作温度的老练试验，也可以视为一类温度加速寿命试验。 对此， 林震等[2]详细地探讨了 Arrhenius 模型的线性化寿命与温度关系的推导过程，模型参数的意义，并给出了加速因子的公式。 李进和李传日[3]从激活能的定义和物理意义出发， 提出了修正 Arrhenius 加速因子。 石颉等[4]基于低压熔断器金属电迁移失效寿命中值公式推导了加速因子，进而提出了变加速因子的寿命评估方法。 李军和谬海杰[4]简述了几类加速寿命试验模型， 介绍了同样描述温度加速效应的 Eyring模型及广义 Eyring 模型的数学表达。 李晓阳和姜同敏[5]综述了加速寿命试验中多应力（温度、 电应力等）加速模型。

上述加速寿命模型都可能适用于星载电子产品温度老练试验，但为各类电子器件选择合适的模型本身将是非常大的挑战。此外，模型参数的确定（如： Arrhenius 模型中的激活能）也是较大的难题。而对一类试验给定一种加速因子则忽视了不同类型器件之间的差异，给出的加速因子的物理含义是不明确的。对此，本文提出一种基于电子产品可靠性预计数据的老练试验加速因子计算方法。该方法借鉴了电子产品各组成器件预计失效率与温度应力的关系，通过比较产品在不同温度环境下的不同预计失效率以估计温度老练试验的加速因子。由于电子产品可靠性预计方法的广泛使用，该方法应用简便；同时，由于加速因子是基于可靠性预计模型估计所得，可靠性评估的结果与可靠性预计结果更具可比性，有利于建立起统一的可靠性分配-可靠性预计-可靠性评估的定量可靠性指标设计、 验证体系。

1 加速因子估计方法

1.1 加速因子

加速因子的定义为正常应力作用下的寿命L0与加大应力下产品的寿命 L1之比[2]， 即：

对于器件串联构成的电子产品（一般该类产品为开展老练试验的基本单元）， 有：

式（2）中： R0（t）、 λ0——正常应力作用下产品的可靠性函数与失效率（各器件失效率之和）；

R1（t）、 λ1——加大应力下产品的可靠性函数与失效率。

将式（2）的结果代入式（1）， 得：

1.2 器件预计失效率与温度的关系

由式（3）可见， 电子产品老练的加速因子可以估计为该产品在老练温度下的失效率与工作温度下的失效率之比。而组成电子产品的各类器件的预计失效率与温度的关系则可参考现行有效的国军标GJB/Z 299C-2006 《电子设备可靠性预计手册》 及其实施指南。本文仅举3个例子以说明电子产品工作失效率预计模型中失效率与温度的关系。

例如：单片数字集成电路的工作失效率预计模型为：

式（4）中： πQ——质量系数；

πT——温度应力系数；

πV——电压应力系数；

πE——环境系数；

πL——成熟系数；

C1、 C2——电路复杂度失效率；

C3——封转复杂度失效率。

其中， 温度应力系数 πT取决于电路的工艺和电路的结温 Tj。 GJB 299C-2006 给出了电路结温的计算方法，对于管壳热阻不能确定的电路还给出了建议值。 同时， GJB 299C-2006 还给出了单片数字集成电路结温 Tj与温度应力系数 πT的关系。

又如：混合集成电路的工作失效率预计模型为：

式（5）中： λb——基本失效率；

πF——电路功能系数；

式中其余参数的含义同式（4）中的对应参数。

对于环境应力系数 πT， GJB 299C-2006 给出了两种估计方法：一种是仅知电路封装底座温度时的估计方法；另一种是已知封装内最高温度的估计方法。

再如：大功率微波双极型晶体管的工作失效率预计模型为：

式（6）中： πM——匹配网络系数；

πB——发射极镇流系数；

式中其余参数的含义同式（5）中的对应参数。

对于环境应力系数 πT则是基于环境温度（或带散热片功率器件的管壳温度）给出的。

由上述3个事例可以看出， 在 《电子设备可靠性预计手册》中，对于不同类型的器件，温度系数的估算时参考的温度参数是各不相同的，必须予以区别对待。

1.3 加速因子估算方法

老练的温度（包括产品工作温度）代表了试验时的环境温度， 由章节 1.2 的分析可见， 仅仅已知老练温度不足以开展各器件的失效率预计，进而估计出产品（如： 模块或整机）的失效率。 为了确定各类型器件的温度系数 πT， 需结合产品的设计方案与环境温度，开展热仿真以估计器件的管壳温度或封装底座温度， 需要时结合器件参数（如结壳热阻）确定各器件的温度应力系数 πT。

图1给出了基于可靠性预计数据的星载电子产品老练试验加速因子估计方法。

图1 基于可靠性预计数据的星载电子产品老练试验加速因子估计方法

图1 中老练试验加速因子估计方法的思路即是开展基于工作环境温度与老练环境温度的可靠性预计，在元器件可靠性预计的过程中体现温度对元器件失效的影响，而后基于产品的设计方案集成产品的失效率数据， 最后基于式（3）估计老练试验的加速因子。为体现温度对产品失效的影响，将式（3）拓展为：

式（7）中： N——产品的构成元器件总数；

1～M——对应于工作失效率与温度有关的元器件；

M+1～N——对应于工作失效率与温度无关的元器件；

λi（πT0）——老练温度下作为温度应力系数函数的元器件i失效率；

λi（πT1）——老练温度下作为温度应力系数函数的元器件i失效率。

不失一般性，假设该产品更换了一个元器件，如： 将元器件 1 更换成另一种元器件（记作 Q），且两者工作失效率函数不等，则有新设计方案下产品的老练试验加速因子：

可见，即使是同样的老练温度，对于不同产品的设计方案，由于温度对产品组成元器件失效过程的影响程度不同，老练试验的加速因子也往往是不同的。从这个角度，在传统方法中，对不同设计方案的产品采用相同的加速因子是不合理的。

2 案例及分析

本节给出某星载接收机老练试验加速因子的应用案例。

表1总结了本案例分析所需的输入信息。

某星载接收机由本振1模块、 本振2模块、 标频模块、信道模块和电源控制模块串联组成。依据各模块的器件组成与结构设计情况，建立接收机的热仿真模型。 在本案例中， 采用 FLOTHERM 软件进行热仿真分析，热仿真模型如图2所示。建模过程中，进行了适当的简化：忽略了电连接器、螺孔、耳片等，同时将各结构板和线路板简化为平板。

表1 某星载接收机老练试验加速因子估计主要输入信息

图2 接收机热仿真模型

建立热仿真模型后，按实际的设计情况设定印制板传导系数、接触热导率和材料属性，同时将机箱底板温度和周围环境辐射温度设定为工作环境温度或老练试验温度。在工作环境温度条件下，本振1模块正、 反面温度云图如图3所示。

图3 工作环境温度下， 本振 1 模块正（a）、 反面（b）温度云图

表2例举了几个主要发热器件的器件参数与温度情况。

表2 主要发热器件参数与温度情况 (工作环境温度)

另一方面，开展单机的可靠性预计，根据单机的模块组成及各个模块的器件组成构建单机的产品树。本方案采用可靠性安全性维修性工程软件CARMES开展可靠性预计。 图4演示了接收机的产品树，并演示了本振1模块的器件构成。

图4 接收机产品树

而后，根据各个器件的温度情况及其他相关参数，开展各个器件的可靠性预计。图5给出了放大器 HEM 572L 的可靠性预计情况， 注意到预计时将封装内的最高温度设置为仿真得到的结果 49℃，得器件失效率 0.028 555×10-6/h。

图5 放大器 HEM 572L 可靠性预计情况（工作环境温度）

对各个模块的器件开展可靠性预计，便可得到工作环境温度下接收机的预计失效率。同样地，开展老练试验温度下的接收机热仿真与可靠性预计也可得到老练试验温度下接收机的预计失效率。

表3给出了接收机整机及本振1模块、 本振2模块、标频模块、信道模块和电源模块在工作环境温度与老练试验温度下的失效率与加速因子估计。

表3 整机及各模块老练加速因子估计

由表3的结果，在同样的工作环境温度及老练试验温度下，整机及各模块的加速因子有所不同，最大的差别达 92%。 如前所述， 这主要是由于相同的老练试验温度对不同器件的失效过程加速程度有所不同。

3 结束语

提出一种基于可靠性预计数据的星载电子产品老练试验加速因子的估计方法。该方法通过比较产品在工作环境温度与老练试验温度下的预计失效率数据，以估计老练试验加速因子。该方法简单、易行，且由于与可靠性预计过程采用同样的元器件失效率模型，有望增强可靠性评估结果与可靠性预计结果的可比性。

[1] 姜永靓， 姜宁宁， 金兰.多台设备老炼试验数据情形下的 可靠 性评 估 [J]. 数学 的实 践与 认 识 ， 2008， 35（15）： 49-53.

[2] 林震， 姜同敏， 程永生， 等.阿伦尼斯模型研究 [J].电子产品可靠性与环境试验， 2005， 23（6）：12-14.

[3] 李进， 李传日.加速寿命试验中修正阿伦尼斯加速因子的研究 [J].电子产品可靠性与环境试验， 2009， 27（增刊 1）： 38-42.

[4] 石劼， 伍谨， 敬兴全， 等.变加速因子的低压熔断器寿命评估方法 [J]. 低压电器， 2011（5）： 5-10.

[5] 李军， 缪海杰.电子产品加速寿命试验研究[J].电子测试， 2011（11）： 33-35.

[6] 李晓阳， 姜同敏.加速寿命试验中多应力加速模 型 综 述 [J]. 系 统 工 程 与 电 子 技 术 ，2007， 29（5）： 828-831.

A M ethod for Estimating Accelerating Factors of Burn-in Tests of Spacebrone Electronic Products

YOU Ming-Yi
（No.36 Research Institute of CETC， Jiaxing 314033， China）

A method for estimating the accelerating factors of burn-in tests of spacebrone electronic products is proposed.The proposed method characterizes the effect of temperature on product failure process through the temperature stress parameters in the parts’ failure rate prediction models.The proposed method estimate the accelerating factors of burn-in tests through comparing the predicted product failure rate under the working temperature with the counterpart under the burn-in temperature.The proposed method is easy for implementation and has clear interpretation.The proposed method can enhance the comparability of the reliability evaluation resultswith the reliability prediction results.

reliability prediction； reliability estimate； burn-in； accelerating factor

TB 114.3

:A

:1672-5468（2014）01-0027-05

10.3969/j.issn.1672-5468.2014.01.006

2013-07-01

2013-07-02

尤明懿（1984-）， 男， 上海人， 中国电子科技集团公司第三十六研究所可靠性主任设计师， 博士， 主要从事预测与健康管理（PHM）技术、 系统可靠性分析与设计技术的研究工作。