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半導(dǎo)體產(chǎn)品可靠性相關(guān)的常見術(shù)語

閱讀:1169        發(fā)布時間:2018-12-11

半導(dǎo)體產(chǎn)品可靠性相關(guān)的常見術(shù)語

滴水瓦半導(dǎo)體產(chǎn)品可靠性相關(guān)的常見術(shù)語:

 

浴盆曲線

浴盆曲線通常用作一個可視化模型來說明產(chǎn)品故障率的三個關(guān)鍵時期,并未經(jīng)校準(zhǔn)以描繪特定產(chǎn)品系列的預(yù)期行為。 很少能有足夠的短期和長期故障信息來使用經(jīng)過校準(zhǔn)的浴盆曲線對大量產(chǎn)品準(zhǔn)確建模,因此一般使用可靠性建模進(jìn)行估算。

半導(dǎo)體產(chǎn)品使用壽命有三個主要階段:

  • 早期故障率(或嬰兒死亡率)– 此階段的特點是初始故障率較高,后期將迅速降低。 這一階段故障率通常以“每百萬缺陷器件數(shù)”(dppm) 衡量。
  • 正常使用: 此階段的故障率在整個器件使用過程中都保持穩(wěn)定。 此故障率以“FIT”為單位,或作為以小時為單位的“平均故障間隔時間”(MTBF)。
  • 劣化階段: 此階段表示固有劣化機制開始占主導(dǎo)地位并且故障率開始呈幾何級增長的時間點。 產(chǎn)品壽命通常定義為從初始生產(chǎn)一直到出現(xiàn)劣化的時間周期。

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故障率術(shù)語


對于給定樣本大小 n,在 t 小時之后將出現(xiàn) m 個故障
運行時間 – 如果“n”運行“t”小時后發(fā)現(xiàn)“m”個故障,則 


λavg – 平均故障率 

FIT – 時基故障,即每十億運行小時出現(xiàn)故障的部件數(shù)。 您可以使用 TI 的可靠性估算器獲取任何 TI 器件的 FIT 率。

DPPM – 每百萬缺陷器件數(shù),也被稱為每百萬發(fā)貨量次品數(shù)。

MTTF(平均故障時間)- (t1+t2+t3+….tm)/m

這是發(fā)生故障的平均時間。 MTTF 用于不可修復(fù)系統(tǒng)的情況。

T50(中位故障時間)= 50% 部件發(fā)生故障的時間。

一半故障在 T50 之前發(fā)生;另一半在 T50 之后發(fā)生。 在故障分布的統(tǒng)計處理中常常用到。 如果故障次數(shù)是正態(tài)分布,則 T50 與 MTTF 相同。

MTBF(平均故障間隔時間)= [t1 + (t2- t1) + (t3 – t2) ….(tm – tm-1) ]/m = tm/m 

MTBF 是連續(xù)故障之間的平均時間。 MTBF 用于可修復(fù)系統(tǒng)的情況。 它其實是故障間的平均正常運行時間,因為它不含修復(fù)時間。

概率分布

概率分布是部件隨時間發(fā)生故障的比例的圖形或數(shù)學(xué)表示。 對于有限的離散故障樣本,該分布通常顯示為直方圖。 此分布的曲線形狀在數(shù)學(xué)上用概率分布函數(shù) (PDF) 表示。

概率密度函數(shù) f(t): 
該函數(shù)將特定時間 t 的故障概率表示為 f(t).Δt
區(qū)域 f(t).Δt 也可以預(yù)測特定時間 t 的預(yù)期故障數(shù)。
累積分布函數(shù) F(t):
它表示一直到給定時間“t”的累積故障數(shù)。

Probability distributions

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故障率或風(fēng)險率 l(t)

故障率是在時間 t 的條件故障概率,即部件能存活到給定時間 t 時的故障概率。

它也可以表示為在 t 和 t+ΔT 間的時間間隔內(nèi)每單位時間出現(xiàn)故障的部件數(shù),是那些存活到時間 t 的部件的一部分。

如圖所示,故障率隨時間的變化在產(chǎn)品壽命早期很高,隨后迅速下降。 在有效壽命階段,故障率是恒定的。 隨著材料退化并達(dá)到劣化,故障率將隨時間不斷增加。

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可靠性函數(shù) R(t)

存活到時間 t 的概率。換種說法,就是部件存活到時間 t 的比例。

故障和存活總比例相加必須為 1。

R(T) + F(T) = 1

根據(jù)如前所述的 f(t)、F(t)、R(t) 和 l(t) 定義

當(dāng)故障率 l(t) 為常量時,可靠性函數(shù)呈指數(shù)分布

對于恒定故障率,即浴盆曲線的正常壽命部分,指數(shù)分布對于故障概率和使用壽命建模很有用。

威布爾分布

威布爾分布是由 Waloddi Weibull 創(chuàng)造的連續(xù)概率分布。 在現(xiàn)實中,它用于隨時間變化的故障率,使用時根據(jù) 3 個參數(shù)的威布爾分布對故障概率建模:

η、β、γ 是由應(yīng)力測試故障部件確定的參數(shù)。

在很多情況下,只有兩個參數(shù)是可靠性建模必需的,因此威布爾分布簡化為:

β 被稱為“威布爾斜率”,η 被稱為分布的“特征壽命”。

浴盆曲線的三個部分 – 早期故障、有效壽命和劣化 – 常具有不同的故障分布形狀,如圖所示。

威布爾分布是功能強大的數(shù)學(xué)函數(shù),可以表示浴盆曲線的所有三個階段,通常只需使用兩個可調(diào)參數(shù) – β 和 η。

它常常用于可靠性建模。

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