一文解析光模塊的三種失效率預計方法

2021-01-12 電子發燒友
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一文解析光模塊的三種失效率預計方法

電巢 發表於 2020-11-19 16:40:02

  1、基本概念

  平均無故障間隔時間(MTBF)———可維修性產品(模塊級及以上)

  平均無故障時間(MTTF)———不可維修性產品(模塊級以下)

  失效率:產品在工作t時刻後的單位時間內,失效的產品數相對於t時刻還在工作的產品數發生失效的概率(是個瞬時量,反映失效的快慢)

  失效率的單位:h-1、fit、%/1000h。(1fit=1×10-9/h=1×10-6/1000h)

  物理意義:1個非特所表示的物理意義是10億個產品,在1小時內只允許有一個產品失效/千小時只允許百萬分之一的失效概率

  

  2、三個失效率預計

  關於壽命/失效率的計算實際上是個很複雜的問題,需要藉助多組,多應力,大數量的樣品進行實時或高頻的監控,獲取大量的數據。排除因為任何非產品特性引起的異常數據進行分析計算而得到。

  數據的截止點可採取定時/定數結尾來確定,對於其中的失效樣品進行失效分析,確定屬於正常退化失效,還是異常引起的失效,從而確定失效樣品的數據是否可用於壽命計算。

  對於還未失效的樣品會採用一些數據工具來進行失效時間的推算,然後對該批數據進行擬合,以確定該產品的退化符合那種函數。計算出函數的關鍵常數,用於該類產品的失效率/壽命計算

  這都需要量的資金,人員,設備,失效手段,數學工具來進行協調工作。估計一般公司看到這些要求都開始打退堂鼓。好在業界一些大公司出臺了一些簡單的壽命/失效率預計手段,並給出了一些參數的經驗值,用於一些工程類的推算,這些結果用於一些簡單的估計,不可深究,下面就這三種手段進行一些簡單的介紹。

  (1)設計初期的預計

  這種方法最早來源於美國軍工領域,後來光通信領域也有了自己的標準,就是最早介紹的Telcordia出品的SR-332。

  這種方法主要是根據產品設計初期的元器件選型方案計算(或者用計算結果反向引導器件選型),通過這些元器件fit值和使用數量,以及這些元器件的環境因子,質量因子,應力因子進行修正,最後統計出在具體某一環境下的失效率。元器件的fit值可以用後面介紹的2種方法預計得到,或者是標準給出的經驗值。

  (2)產品定型時的試驗方法預計

  這種方法是產品已經定型,通過壽命試驗的數據來進行推算,本方法認定產品壽命符合指數模型,套用阿倫紐斯公式進行計算。其中根據實驗得到樣品數量,試驗時間,應力,失效數,加速因子等進行計算,其中加速因子可用標準中的推薦者,也可通過2-3種樣品在不同應力下的數據推算得到(原理是2點定線或者3點擬合一條線,斜率就是加速因子)。

  另外行業中還有一種根據實驗時間、實驗溫度和加速因子,預計得到需要溫度下的可使用時間的做法推算產品壽命,這種做法確定從表面看是符合邏輯的,但是壽命預計都是基於統計值進行計算的,而該方法完全忽略的統計的概念,因此計算不嚴謹。

  (3)市場應用時的現場數據預計

  這種方法與設計方案,試驗數據都無關,市面上有兩種計算方法,計算結果差距不大,通過目的產品和享受產品在市場上的失效情況進行預計。

  一種是需要公司對於發貨產品的日期,數量,失效情況有詳細記錄,去掉批次性失效和非失效引起的退貨。用統計時的所有失效數量和具體的使用時間的乘積統計值作為分子,乘以10^9後處於總發貨產品的使用時間和,就可以達到失效率。另外一種是如果對於失效樣品的使用時間不太確定,可以根據一個gamma卡方常數來進行計算,用失效樣品數,乘以卡方常數和10^9,除以總發貨產品的使用時間和,也可以得到失效率,同時卡方常數還可以根據置信度選擇經驗常數。

  這三種預計方法可以靈活應用得到失效率預計值,如果有可能的情況下最好是根據實驗結果得到產品壽命真實符合的模型,然後通過該模型結合預計方法(2)進行計算。
責任編輯人:CC

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