基于电子元器件可靠性测试数据的筛选决策模型构建

王佳乐，刘晨光

（陕西恒太电子科技有限公司，陕西西安，710100）

0 引言

电子元器件的质量直接影响电子元器件的可靠性，只有具备较高的质量，才能有效满足电子元器件的安全使用需求。电气元器件作为电子系统中的关键组成部分，其在使用过程中经常会出现失效或者故障的情况，严重时还会导致电子设备发生相应的故障，造成严重的经济损失。虽然电子元件结构较为复杂，并且失效模式类型较多，但是也存在相应的规律性，故电子元器件可靠性测试筛选模型的构建可有效判断元器件失效类型，对于提升电子元器件可靠性有着十分重要的作用。对于电子元器件而言，其可靠性与整机的可靠性有着直接联系，可靠性数据作为评价元器件可靠性的基础数据，可为元器件的选型、设计等提供相应的参考[1]。基于此，本文分析了元器件失效模与受冲击损伤量两者之间的关系，并对可靠性模型的设计进行了分析，深入研究电子元器件的失效退化模式，为失效电子元器件可靠性数据筛选模型的构建提供依据。

1 可靠性数据筛选的重要性

在电子元件可靠性水平不断提升的背景下，对元器件生产提出了更高要求，由于目前元器件的生产难以融合加工工艺与规范要求，导致在生产过程中存在相应的误差，使得成品存在相应的缺陷[2]。有关研究表明，电子元器件加工失效率与时间存在相应的关系，如图1 所示。

图1 电子元器件的失效曲线

通过分析图1 得知，在同一批生产的电子元器件中，生产前期会产生大量的失效情况，并且失效率呈现出一种逐渐下降的趋势。当失效率达到A 临界点时，将会逐渐进入偶然失效期[3]。此时，便可将电子元件的失效率控制在合理的变化范围内。电子元器件筛选的可靠性过程，就是通过对电子元器件可靠性数据的筛选，便可从同一批生产的元器件中找出潜在故障。

2 模型设计

电子元器件失效率作为评价元器件可靠性的重要指标，在元器件总退化量超过其失效阂值时，电气元器件会失效。因此，在构建电子元器件退化失效模型过程前，需计算电子元器件的退化量，计算公式可表示为：

式（1）中XS（t）表示总退化量、X（t）表示元器件本身退化量；Y（t）表示累积突增退化量。在元器件受到连续性退化进程的影响后，便会转变为相应的线性退化，此时可将模型进行简化处理，通过概率的方式，在（0，t]时间段内，构建电子元器件可靠性数据筛选模型[4]。

除此之外，由于受冲击元器件的类型相对较多，并且元器件退化量与失效阈值之间存在相应的线性关系，通过上决策模型，可明确元器件的冲击损伤量和电子元器件可靠性两者的关系。

2.1 筛选条件及目标设计

由于电子元器件类型存在相应的差异，其生产材料、工艺等不同，使得电子元器件生产时失效机理不同，对应的偶然失效临界点不同，严重影响筛选模型的构建。因此，在构建可靠性数据筛选模型前，需明确筛选对象、筛选应力类型等级以及对应的时间[5]。

2.2 时间的确认

在确认筛选时间前，首先需排除早期失效的元器件，并对早期失效产品的使用寿命进行有效评估，进而确保元器件的使用寿命大于筛选时间。其次，在判断时间的过程中，需通过早期失效产品的筛选时间进行控制，并结合图1 中的失效曲线分析电子元器件的使用周期[6]。

2.3 标准差及平均值设计

在分析电子元器件时，可通过开展相应的测试试验获取电子元器件的具体失效时间，并根据相应的公式计算平均值与标准差。

2.4 安全系数引入

在计算得到相应的平均值与标准差后，将其与电子元器件真实数值进行对比，并判断两者之间是否存在偏差，若存在，需对其进行优化调整。在筛选电子元器件寿命过程中，需充分掌握电子元器件的实效机理，从而借助高筛选应力、短时间的模式，降低电子元器件筛选过程中产生的成本，进而有效提升电子元器件筛选效率[7]。

3 电子元器件可靠性筛选技术分析

对于可靠性技术的研究，通常指分析、评估电子产品产生的故障原因后，通过相应的技术手段解决故障问题，进而有效提升电子产品的可靠性。

3.1 可靠性技术分析

在电子元器件可靠性数据筛选模型中，可靠性技术有着十分重要的作用，其可过滤电子产品中潜在的可靠性。但是，在模型设计过程中，需充分考虑功能与特征参数等指标要求，同时考虑电子器件可靠性与使用寿命中存在的潜在因素，进而防止电子器件出现失效的情况。

3.2 冗余设计

冗余设计具有实用性高、操作简单等特点，在可靠性设计中应用较为广泛，在将此种技术融入模型的设计中后，可有效解决附加元件对系统运行造成的不良影响，如图2 所示。

图2 冗余电源系统设计

从图2 中可明确看出，在系统的开关电源模块中，主要是将传统二极管摒弃，进而实现冗余电源设计。此外，该系统主要是通过MOS 实现系统的冗余控制，这样利用电源模块自带的远端补偿端子设计，可以实现并联均流电路，使其起到良好的效果。除此之外，由于并联电源模块大致相似，故通过相应的优化设计便可实现容量扩充，进而实现冗余功能和均流功能。

3.3 电磁兼容设计

对于电子元器件而言，其紧密性相对较高，对工作环境以及自身的运行状态提出了更高要求。对于电磁兼容设计而言，其主要指在同一电磁环境中，可实现系统、子系统、电子设备相关功能的共存，并且其兼容性主要存在与系统之间、系统内部等方面。电磁兼容的设计对电子元器件影响相对较大，通过电磁的兼容设计，可实现系统或子系统、电子设备自身功能的并存。因此，在电子元器件电子兼容设计过程中，首先需在系统的电子元器件和参考地方两者之间构建起相应的导电通道。并在不同类型金属元器件的表面构建相应的低阻通道，这样不仅可有效降低不同元器件之间不同点位差造成的干扰，而且还可有效阻隔辐射电磁波的影响。本文通过对电子元器件的噪声源电磁兼容问题进行分析，结合相应的噪声分离网络，设计了一种性能相对较高的传导分离网络。为验证分离网络的效果，需参考分离网络主要应用场景，将特定电子元器件的传导电磁干扰信号作为相应的测试对象，最后在比较加载EMI 滤波器前后的信号变化情况对传导分离网络的效果进行验证。在此过程中，测试参数主要涉及差模干扰与共模干扰的信号频谱。测试步骤如下：

首先，将220V 交流电通过LISN 受试端，向被测电子元器件供电，并使用示波器输出的干扰信号，并借助计算机对滤波前后的差模和共模干扰信号频谱进行处理。其次，在LISN 与被测电子元器件之间加入EMI 滤波器，借助计算机再次测量差模和共模干扰信号频谱。其中，示波器输入通道耦合为AC 耦合，垂直档位设置为20mV/格，计算机测量程序作用在于控制水平档位，测试结果如图3所示。

图3 传导分离网络测试结果

图3 中，直线为标准参考线。从图中可明确看出，在滤波前，被测电子元器件差模与共模干扰相对较为明显，但是差模干扰较相对较强，幅度大约为10dB。如果考虑6dB 安全裕量的情况，此时差模传导电磁干扰将出现超标的情况。在加入EMI 滤波后，传导电磁干扰信号明显降低，大约为10dB，由此得知在10kHz～1MHz 频率范围内，差模与共模干扰抑制效果较为显著。此外，在对参考限制与实测信号的平均噪声电平进行对比后发现，两者幅值相差30dB，说明此种分离网络可有效控制电子元器件产生的噪声，说明该电磁兼容设计，在电子元器件筛选过程中发挥着十分重要的作用。

4 电子元件失效条件分析

本文通过高温反偏试验，分析电子元器件的失效条件，并观察元器件在试验过程中的退化情况，并对芯片的电流泄漏进行相应的验证，检测了电子元器件的高温性能以可靠性水平，从而验证了筛选模型的有效性。在失效性条件试验方面，设置的试验参数详见表1。

表1 失效性条件测试参数

4.1 电子元件性能分析

电子元器件高温反偏试验前后数据参数变化情况详见表2。

表2 元器件高温反偏试验前后数据参数变化

通过分析表2 中得知， 在试验前，电子元器件的VF 值相对较高，为1468.7V，在试验后，降低至1306.0V，变化趋势相对稳定，变化幅度可忽略，说明此时电子元器件正向特性并未出现相应的退化现象。试验前电子元器件的IR 值为65.0mA，试验后升高至1237.0mA，反向漏电流增加量大约为1000%的变化幅度，说明电子元器件反向漏电存在较为严重的退化现象。综合分析来看，高温反偏会使电子元器件的漏电电流增加，并且会降低其耐压值，进而导致电子元器件产生相应的退化，可在此结论的基础上，构建相应的筛选模型。

4.2 电子元器件的噪声特性失效条件分析

通过HTRB 系统对电子元器件失效条件分析，在偏置电流为10mA 或者80mA 的条件下，测试电子元器件的噪声特性，在试验开始前，在将电子元器件在温度为175℃、反向偏压为860V 的环境中暴露7 天，试验结果详见表3。

表3 电子元器件的噪声特性变化

通过分析得知，在偏置电流为10mA 时，电子元器件的噪声值、噪声电压均有增大的趋势，随着偏置电流的增加，其增加越明显。同时，在高温反偏应力的环境中，也会使电子元器件的噪声特性增加，进而降低电子元器件的性能。

4.3 电子元器件筛选的可靠性模型表征参量研究

为确定电子元器件的表征参量，研究对每个参量的试验前后变化率进行了计算。结合表2 中的数据得知，在高温反偏应力的环境中，电子元器件试验前后反向漏电电流掺量变化较为明显，说明筛选模型的冲击损失量可选定为高温反偏量，并可在此基础上构建相应筛选模型，准确反映电子元器件受冲击损失量和其可靠性两者之间的关系。

5 结语

针对电子元件可靠性测试问题，本文对电子元器件筛选的可靠性模型设计进行研究，并对筛选类型以及方案设计进行了相关分析，深入研究电子元器件的失效退化模式，为电子元器件可靠性测试筛选及模型的构建奠定了基础，同时有效降低了电子元件的失效率。但是，本次研究还存在相应的不足，在后续的研究中会更为深入地进行分析。