ZHCAB99 December   2020 TCAN1144-Q1 , TCAN1146-Q1

 

  1.   商标
  2. 1引言
  3. 2硬件组件失效模式影响和诊断分析 (FMEDA)
    1. 2.1 随机故障估算
      1. 2.1.1 封装的故障率估算原理
      2. 2.1.2 器件永久性故障的故障估算原理
      3. 2.1.3 器件瞬态故障的故障估算原理
      4. 2.1.4 故障类别的分类和计算
    2. 2.2 使用 FMEDA 电子表格工具
      1. 2.2.1 任务剖面定制选项卡
        1. 2.2.1.1 可信度
        2. 2.2.1.2 地理位置
        3. 2.2.1.3 生命周期
        4. 2.2.1.4 用例热管理控制 (θJA) 和用例功耗
        5. 2.2.1.5 每种组件类型的安全与非安全（安全失效分数）
        6. 2.2.1.6 模拟时基故障分布方法
        7. 2.2.1.7 运行剖面
      2. 2.2.2 引脚电平定制选项卡
      3. 2.2.3 功能和诊断定制选项卡
      4. 2.2.4 诊断覆盖选项卡
      5. 2.2.5 客户定义诊断选项卡
      6. 2.2.6 总计 - ISO26262 选项卡
      7. 2.2.7 详细信息 - ISO26262 选项卡
    3. 2.3 示例指标计算
      1. 2.3.1 在安全指标计算中所使用的假设
      2. 2.3.2 器件级 ISO 26262 安全指标摘要

2.1 随机故障估算

为了进行定量失效分析，必须为分析中将要考虑的组件生成随机故障率估算值。有许多不同的模型和技术可用于故障率估算。IEC 61508 和 ISO 26262 均未规定须使用特定的故障率估算方法。常用的估算方法包括：

  • IEC/TR 62380:2004，“可靠性数据手册 - 用于电子器件、PCB 和设备可靠性预测的通用模型”
  • Siemens 标准 SN29500:2010，“组件故障率”
  • IEC 61709:2017，“电气元件 - 可靠性 - 故障率和转换应力模型的参考条件”
  • 来自已经生产并在类似运行条件下部署的类似产品的供应商可靠性数据
  • 为了在模拟加速生命周期的条件下（例如温度、电压、频率、振动、湿度或辐射暴露率）减少器件故障而进行的有针对性的研究和实验。

故障率的估算通常用时基故障 (FIT) 术语进行定义。TI 的数据以每运行 10^9 小时的故障数表示时基故障，这与大多数手册一致。但某些手册（例如用于军事应用的手册）可能会根据每运行 10^6 小时的故障数来表示时基故障。使用此类数据时，请注意在所有计算中遵循共同的时基故障定义。

根据 TI 的经验，所有模型生成的故障率估算值与现场观察和报告的故障率或基于针对性实验生成的数据预测的故障率都不一致。模型预测的故障率始终高于现场观察或通过针对性实验预测的故障率。产生这种差异的一个可能原因是，这些标准中的可靠性数据没有区分随机故障和系统故障。在 IEC 61508 和 ISO 26262 中，定量分析侧重于随机故障率。TI 的数据表明，无论是追溯到半导体供应商、系统集成商还是最终用户，半导体中出现的大部分现场失效均是系统故障所致。TI 制定了质量和可靠性计划，可持续改进我们的产品和工艺，从而减少这些系统故障。

与 TI 产品现场故障率数据或 TI 加速寿命测试相比，利用 SN29500 得出的故障率倾向于保守。TI 认为 IEC 61709 与 SN29500 相似，我们在 FMEDA 中将此模型称为 IEC 61709/SN29500 模型。IEC/TR 62380 虽然仍然保守，但可提供与 TI 产品数据最为匹配的数据。虽然此标准已正式撤销，但方程式已纳入 ISO 26262-11:2018 标准第 4.6.2 部分。因此，TI 基于 IEC/TR 62380 进行随机故障率估算，并用基础模型中未考虑的失效模式针对性研究中获得的数据进行了增强。

在考虑半导体的故障率时，TI 运用了以下分类和方法：

表 2-1 TI 随机故障率估算摘要
设计元素失效模式估算方法
器件封装永久性故障IEC/TR 62380
芯片（器件）永久性故障IEC/TR 62380
芯片（器件）瞬态故障（软错误）针对性辐射暴露