电子设备可靠性预计(SR-332)

电子设备可靠性预计SR332Issue4,March2016目录1引言2电子设备可靠性预计3器件稳态失效率预计4器件早期寿命因子预计5部件失效率预计6系统可靠性7失效率置信度上限8器件参数9失效率因子1引言1.1目的和范围为预计器件(device)，部件(unit)和串联系统硬件(serialsystemhardware)的可靠性推荐方法不能用来直接预计非串联系统的可靠性，但可以用来自该标准预计出来的部件的数据；短暂故障、软件问题、程序错误或意外的运行环境对系统级的可靠性有重大影响，系统硬件的失效只是总系统故障率的一部分MTBF和FIT的计算方法和假设须明确1引言1.2变更Section8:器件失效率有更新，少数器件复杂范围有扩展，另外增加了新器件类型Section9:环境因子有更新，基于市场数据和论坛成员共同的经验新增了项目的说明和指导，来自论坛成员的提议和标准使用者针对问题频繁的提问2电子设备可靠性预计2.1可靠性预计的目的.帮助评估产品维修活动的可靠性效果，和评估备品需求的数量为系统级的可靠性模型提供必要的输入为组件和系统级的生命周期成本分析提供必要的输入帮助决定在一系列竞争产品中采购何种产品可用来为产品可靠性测试需求建立企业测试标准作为复杂系统分析的输入用来设计权衡研究，比如一种由很多简单器件组成的设计和一种更少但更新和更复杂器件组成的设计，更少器件的通常更可靠2电子设备可靠性预计2.2定义2.2.1设备定义器件Device：Section8中列出的基本组件部件Unit：任何器件的装配。包含但不仅限于电路包、模块、插件部件等，通常是可更换的最低级别的组件或器件。该预计流程主要针对的就是部件Unit的可靠性预计串联系统SerialSystem:任何单一部件的失效将会导致系统失效的部件总成2电子设备可靠性预计2.2失效定义可靠性预计流程直接面对的是部件级别的由器件硬件失效引起的失效。使用该方法预计失效率不包含如下：短暂的失效，如由于alpha粒子和宇宙辐射效应引起的软错误制造工艺有问题（比如焊点，印制电路板装配，接线）软件错误程序错误引起的失效2电子设备可靠性预计2.2.3失效率定义EarlyLife早期寿命（婴儿死亡率）：失效率高，但下降迅速。失效时间模型适合Weibull分布，该方法假设产品运行的前10000小时（略多于1年）Steady-State稳态：该阶段接在早期阶段，失效以恒定的速率发生，称作稳态失效率，失效时间服从指数分布。可靠性预计流程假设电子设备在大约运行1年后处于该阶段Wear-Out损耗：失效率迅速增加。通常，损耗在电子器件服务寿命期不会发生，可能多达20年，因此在此可靠性预计流程中不考虑损耗期2电子设备可靠性预计2.2.3.3失效率影响因子器件失效率是随着运行条件和生产质量变化而变化器件运行温度：指在部件内部器件位置的温度，定义为在器件表面0.5英寸处的温度。可靠性预计流程使用温度因子来模拟温度对失效率的影响，因子可在Section9.1找到，基于运行温度和器件类型。该数值标准化为40C，对于所有器件温度因子为1.0壳体温度(Tc)：壳体温度是器件壳体外面测得的外部器件温度，大部分散热器件的壳体温度用来决定器件的运行温度电应力：

Section9.2，假设因子电应力为50%，对所有器件类型因子为1质量：

Section9.3，质量因子最高级0.8，最低级6.0，默认使用LEVELII，质量因子1.0环境条件：

Section9.4，环境因子从1（地面，固定的，受控环境比如中心办公室）到15（太空商用环境，如商用通讯卫星）2电子设备可靠性预计2.3方法概要可靠性预计流程提供了电子设备早期和稳态阶段的失效率预计方法，没有包含损耗阶段，其假设设备在其生命周期内没有进入损耗阶段2.3.1早期寿命失效率计算器件的早期寿命因子的计算在Section4，部件的早期寿命因子由组成它的器件按平均的权重计划，详见Section5.42.3.2稳态失效率计算部件的失效率预计基于组成部件的器件的失效率，同样的串联系统的失效率预计基于组成它的部件的失效率；即更低级别的设备预计用来预计更高级别的设备。在不同的级别，失效率预计可以使用由一到三种方法：MethodI:TheBlackBoxorPartsCountMethodMethodII:TheintegrationoflaboratorydatawiththeBlackBox/PartsCountMethodMethodIII:TheintegrationoffielddatawiththeBlackBox/PartsCountMethod为了区别不同级别的方法，MethodI,II,III对应部件级别，MethodI-D,II-D,III-D对应器件级别2电子设备可靠性预计2.3.5统计学考虑2.3.5.1置信度上限UCL器件和部件的失效率预计在Section3和Section5，是平均预计值，并没有对不确定性和变异性作出说明。如果需要更保守的失效率预计，比如介于60%和90%的置信度上限，则需用到该标准；其表示只有100%-60%=40%或100%-90%=10%的可能性，预计的失效率会低于真实的失效率。UCL越高，则预计越保守。Section7提供了基于Section3和5预计出的平均值和标准偏差来计算UCL失效率的方法。3器件稳态失效率预计三种方法都要求使用黑盒法来预计失效率，额外的两种方法是用来提高某些特殊器件的预计准确度的。3器件稳态失效率预计3器件稳态失效率预计3.2MethodII-D:TechniquesIntegratingLaboratoryData使用试验数据有两种方法预计稳态器件失效率，取决于实验室的试验是否有burned-in，不管哪种情况，平均和标准偏差计算如下：n是实验室试验的器件失效数量，两种方法中A是不同的3器件稳态失效率预计有效试验时间=实际试验时间X温度加速因子3器件稳态失效率预计3器件稳态失效率预计3器件稳态失效率预计3器件稳态失效率预计4器件早期寿命因子预计5部件失效率预计该方法假设各零件在统计学上相对独立，原理是将组成单元的零件按类型拆分，分别计算出各个零件类型的总失效率，然后按类型求和、乘以环境修正因子。公式如下：式中：πe环境因子

Li同一类型零件总失效率

Ci同一类型零件总标准差5部件失效率预计如果，所有的零件采用相同的质量水平，相同的工作温度，相同的电应力条件，则式中：Ni该类型零件数量否则，需要根据实际使用情况对各零件失效率进行质量、温度、电应力修正：5部件失效率预计5部件失效率预计5部件失效率预计5部件失效率预计6系统可靠性7失效率置信度上限7失效率置信度上限8DeviceParameterValues8DeviceParameterValues8DeviceParameterValues8DeviceParameterValues8DeviceParameterValues8DeviceParameterValues8DeviceParameterValues8DeviceParameterValues8DeviceParameterValues8DeviceParameterValues8DeviceParameterValues8DeviceParameterValues8DeviceParameterValues8DeviceParameterValues8