溫度載荷條件下的新裝備故障模式影響及危害性分析

楊金鵬　連光耀　李會杰

摘要：針對由于新裝備歷史數據缺乏、依賴人工分析導致測試性試驗樣本存在主觀性和盲目性等問題，在現有方法的基礎上提出溫度載荷下的的故障模式影響及危害性分析方法。首先，分別建立元器件和焊點在溫度載荷下的失效模型;然后，提出基于元器件、焊點融合失效模型的典型故障模式的失效概率計算方法;最后，將元器件和焊點加速退化試驗數據帶入融合失效模型進行計算實現最終分析。試驗結果表明：該方法可對現有故障模式影響及危害性分析方法提供有效補充和修正，充分暴露產品測試性設計缺陷并為測試性設計改進工作提供支持。

關鍵詞：故障模式影響及危害性分析;性能退化;加速退化試驗;熱失效

中圖分類號：TP302.8;V212.4 文獻標志碼：A 文章編號：1674-5124（2019）08-0156-05

收稿日期：2018-05-29;收到修改稿日期：2018-08-02

作者簡介：楊金鵬（1993-），男，河北滄州市人，碩士研究生，專業方向為裝備測試性設計與分析。

0 引言

故障模式、影響及危害性分析（failure mode effectand critically analysis，FMECA）是進行測試性試驗的一個重要項目，也是測試性分析中的基礎性工作。其通過查找產品所有可能出現的故障模式并分析可能產生的影響，為測試性試驗樣本選擇提供依據[1-3]。

新一代裝備電子系統設計呈現總線式、模塊化、復合化、微型化等特點，從而顯著提高了裝備的戰備完好性和維修保障水平。由于新裝備自身功能結構以及信息交換方式的改變，故障模式也發生了新的變化;此外，新裝備缺乏使用數據積累，失效樣本難以獲得，加上可供參考的資料有限，FMECA工作只能依賴設計人員自身經驗進行，其分析結果存在很強主觀性和一定盲目性，難以全面發現新裝備設計缺陷并指導改進設計工作進行。研究表明，退化失效是引發電子裝備故障的主要誘因。退化失效過程實質是特定工作環境下電子產品損耗的累積，直至無法滿足功能需求。美國馬里蘭大學首先提出了壽命消耗監測法[4-5]，該方法在失效模型中融合了裝備實際作業環境中的振動、溫度、濕度等因素進行累積毀傷計算，并在飛機中成功應用。國內學者在FMECA方面進行了大量研究，文獻[6-7]提出了一種在采集電路系統自身仿真數據的基礎上進行FMCEA分析的方法，該方法需要進行故障注入試驗，過程繁瑣，數據量大。文獻[8-11]分別以無人機系統、航行器推進系統、風力機組為對象實現了故障模式影響及其危害性分析，但分析方法中過多依賴于設計人員自身經驗，客觀性不強。文獻[12]提出了一種利用加速退化試驗技術對元器件進行故障模式分析的方法，且取得了良好試驗效果，但忽略了對焊點退化過程的研究，造成對板級電路故障模式的分析不夠全面。美國空軍航空電子統計分析中心的統計數據表明，溫度對電子設備的影響程度可高達55%[13]。

基于此，本文考慮環境應力中溫度因素對電子裝備性能退化的影響，通過分析溫度對電子元器件自身以及焊點的影響，并建立元器件、焊點融合失效計算模型，實現對缺乏歷史失效數據的新電子裝備故障的模式的客觀分析。

1 溫度載荷條件下故障模式及影響分析方法

FMCEA包括故障模式及影響分析（FMEA）和危害性分析（CA）兩部分。故障模式及影響分析通過對產品功能和硬件分析得到故障模式、故障原因以及故障模式可能對自身、下一級或者系統產生的影響，最后以嚴酷度等級對其影響程度進行定量表達。危害性分析通過評估計算每一種故障模式嚴重程度和發生概率評價該故障模式的綜合影響，是對FMEA的補充和拓展，故障模式的危害性常用定量指標風險優先數（risk priority number，RPN）表示，其計算公式為[2]：

RPN=DDR×ESR×OPR（1）

式中：DDR——故障模式被檢測難度;

ESR——故障模式嚴酷度;

OPR——故障模式發生概率。

除DDR外均為需要依靠裝備自身數據計算的定量指標。新裝備在列裝前缺乏使用數據積累，難以對ESR、OPR實現準確計算，容易導致故障模式獲取與故障原因的判別科學性不強，且影響故障模式發生概率的準確計算。此外，故障模式獲取不準確也將影響嚴酷度等級的確定，進而對式（1）中參數計算產生影響。要解決該問題必須獲取準確的裝備失效數據，基于此，提出一個改進的FMECA方法，其流程如圖1所示。

首先在系統硬件和功能分析基礎上，利用加速退化試驗數據分別建立溫度載荷下元器件及焊點失效模型，得到各自失效概率。然后建立元器件、焊點融合失效計算模型計算綜合失效概率并鑒別故障原因，進而求解得到式（1）中的定量指標。

2 溫度循環載荷條件下電子設備失效模式分析

裝備的電子設備在實際環境中受溫度影響會產生兩種典型的失效模式：1）電子設備中元器件由于長時間受到溫度載荷的作用而引發的功能失效（元器件類失效模式）;2）焊點在多次循環溫度載荷作用下引起的疲勞斷裂失效（焊點疲勞類失效模式）[14]。2.1溫度循環載荷條件下元器件失效分析

假設單溫度應力下元器件的退化量為x（t），t時刻退化量的分布函數為F（x，t），概率密度函數為f（x，t）.研究發現電子系統板級電路性能退化數據服從威布爾分布，假設f（x，t）～Weibull（j，L（t）），則：其中，j為形狀參數，只與元器件自身相關;L（t）為尺度函數，是與應力有關的退化量，溫度載荷下材料會發生電遷移、腐蝕、絕緣破壞等物理或化學反應，繼而引發元器件的退化失效。

對于溫度載荷下的性能退化問題，Arrhenius模型可以較精確地描述溫度應力下電子設備性能指標退化速率，即：

式中：A——與產品相關的常數;

E_a——激活能，eV;

k——破爾茲曼常數，k=1.380649×10^-23J/K;

T——熱力學溫度，K。

根據式（2）、式（3）可以得到元器件類失效模式在溫度載荷條件下失效概率分布函數，其表達式為

2.2 溫度循環載荷條件下焊點疲勞類失效分析

對于裝備電子設備而言，在溫度載荷作用下由于元器件和電路板所采用材料的熱膨脹系數的不同，元器件與電路板之間會發生相對位移，從而引起連接元器件與電路板之間的焊點處產生應力。在持續應力作用下焊點自身材料產生的形變和應力松弛，也會對焊點的疲勞壽命造成影響，最終導致焊點的疲勞失效。研究表明：由于互連焊點的失效導致的電子元器件失效占70%以上[15]。

1969年Norris和Landzberg根據焊點材料的本構模型以及焊點材料所受的應力對焊點進行了應變計算，并將最高溫度和循環頻率融入計算提出了Norris-Landzberg模型[16]，焊點疲勞壽命表達式為

式中：N_f——焊點的疲勞壽命，h;

δ——材料常數;

f——溫度循環的頻率，Hz;

△T——溫度循環變化范圍，K;

T_max——溫度循環的最大溫度，K。

溫度循環的周期與失效模式的疲勞壽命相乘的結果即為焊點疲勞失效模式的失效時間，即：其中t_f為溫度循環周期（h）。

根據式（5）、式（6），可以將焊點疲勞類失效模式的特征壽命與溫度循環參數之間的關系描述為其中，a=1nδ，b=-m，c=-n，d=E_a/k。

Weibull分布對于焊點疲勞類失效模式中的失效時間的分布規律同樣適用。根據式（2）Weibull分布的失效分布函數，可以得到焊點疲勞失效模式的失效概率分布函數為

3 元器件、焊點融合失效計算模型

對于板級電路而言，故障模式的兩種主要表現形式分別是元器件自身失效和焊點疲勞失效。一般而言，焊點的失效概率遠小于元器件的失效概率。但對于同一電路板的不同區域，受熱溫度存在差異，高低溫循環區間不同，焊點和元器件的失效概率會存在很大差別。現有方法對故障模式發生概率等級（OPR）的計算中僅考慮了焊點和元器件各自的失效概率，當焊點失效概率較大時會將焊點失效作為故障原因分析，當元器件失效概率較焊點失效概率相差較大時忽略了對焊點失效概率的統計，這是不嚴謹的。定義焊點失效概率值為

P_si=P₁+P₂+…+P_i（9）其中i為某元器件的引腳數量。

融合焊點失效概率的元器件失效概率值為

P_cn=P_c+P_si（10）其中P_c為元器件自身的失效概率值。

為有效區分焊點和元器件故障原因分析的界限，定義融合失效概率比為

參照GJB/Z 1391-2006《故障模式、影響及危害性分析指南》中關于OPR的評分準則（故障模式發生概率值相差兩個數量級時故障模式發生的可能性相差一個層級），規定：當P_si<10^-6且λ≥100時，考慮元器件失效為主要故障原因并將焊點疲勞失效概率進行融合失效計算;當P_si≥10^-6時，應單獨考慮焊點失效作為故障原因。

4 實例驗證

模塊A是某型裝備核心模塊。模塊A作為一個控制系統的核心，主要實現與上級計算機的數據傳遞、與下級計算機之間的信息交換，完成整個控制執行過程的檢控，其功能框圖如圖2所示。

以模塊A中的支持單元同步通信板為例，由生產廠家提供的研制階段FMECA內容如表1所示。

以模塊A中同步通信板為例，連接外圍電路工作2h后用高分辨率紅外成像儀確定功能單元所含主要元器件的工作溫度。功能單元包含主要元器件及其工作溫度如表2所示。

收集樣本，進行加速退化試驗，并計算可得A和E_a值，分別為：A=2.526×10^-6，E_a=6.333×10^-2。

試驗樣品所用焊點為錫鉛焊點，將其應用于Norris和Landzberg模型，得到模型參數的估計值如表3所示。查閱文獻[17-19]可得c=10，β=2，假設裝備每次運行時間為2h，則t_f=2h。

按照式（9）～式（11）過程計算，可以得到修正后的FMECA結果，如表4所示。

與表1中的結果進行對比分析可知，表4中發現了溫度載荷作用下存在的新故障模式，比如瓷介電容損壞、接口芯片IL422焊點脫落，并對故障原因實現鑒別。在表2中已有的故障模式分析基礎上，發現溫度過高時故障模式的發生概率會增大，并以此實現了對原有FMECA結果的修正。由此可見，原有的FMECA分析方法由于缺少試驗數據支撐，僅憑設計人員的經驗進行的半定性分析可能會發生一些故障模式的遺漏，且在危害度等信息上存在一定偏差。而改進的FMECA方法依靠加速退化數據，可作為依據鑒別和發現典型的故障模式，并確定發生概率、危害度等定量信息。該方法在對溫度載荷條件下導致的故障模式及其危害性分析上比現有FMECA結果更加精確、有據可依，可實現對傳統分析結果的有效補充和修正。但是，傳統的FMECA依然是最為普適且有效的。

5 結束語

文中提出的溫度載荷條件下的改進FMECA方法實現了在FMECA分析流程中的應用，該方法有以下3個優點：

1）通過分別建立元器件、焊點失效模型，實現了對元器件、焊點失效概率的相對精確計算。

2）提出了元器件、焊點融合失效計算模型，對故障發生概率實現了修正，相對準確度更高。

3）充分利用加速試驗數據得到產品在溫度載荷下的失效信息，為因熱退化失效導致的典型故障模式提供支撐手段，其分析結果可以作為測試性增長和驗證試驗樣本集構建的依據。

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（編輯：李剛）