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  • 《了解符合 IEC 62380 和 SN 29500 的功能安全时基故障基本故障率估算》

    • ZHCAAA7A June   2020  – April 2024 TPS3851-Q1 , TPS7A16A-Q1

       

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  • 《了解符合 IEC 62380 和 SN 29500 的功能安全时基故障基本故障率估算》
  1.   1
  2.   摘要
  3.   商标
  4. 1 引言
  5. 2 故障类型和随机硬件故障的量化指标
  6. 3 产品寿命内的随机故障和 BFR 的估算
  7. 4 BFR 估算方法
  8. 5 Siemens SN 29500 FIT 模型
  9. 6 IEC TR 62380
  10. 7 BFR 计算的建议假设
  11. 8 瞬态故障的特殊注意事项
  12. 9 IEC TR 62380 和 SN 29500 之间的 BFR 差异(封装引起)
  13. 10通电时间对 BFR 的影响
  14. 11适用于 TI 产品的资源
  15. 12总结
  16. 13参考资料
  17. 14修订历史记录
  18. 重要声明
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Technical White Paper

《了解符合 IEC 62380 和 SN 29500 的功能安全时基故障基本故障率估算》

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摘要

诸如国际电工委员会 (IEC) 61508(1) 和国际标准化组织 (ISO) 26262(2) 之类的功能安全标准要求半导体器件制造商同时解决系统性和随机硬件故障。通过采用下面的严格开发流程,可管理和减少系统故障。为了满足硬件安全完整性等级 (SIL) 或汽车 SIL (ASIL) 要求,随机硬件故障必须遵循特定的量化指标。因此,在计算随机硬件故障指标时会排除系统故障。

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1 引言

基本故障率 (BFR) 量化了半导体元件在正常 环境条件下工作时的固有可靠性。BFR 乘以温度、电压和工作小时数等参数,通常得到一个可衡量元件质量 的量度。

BFR 是用于计算随机硬件指标(按功能安全标准的要求)的主要输入之一,可通过多种方法进行估算。BFR 估算方法依赖于失效模式的假设;因此,这些基本假设的差异将导致 BFR 估算的差异。

此白皮书重点介绍了两种普遍用于估算半导体元件 BFR 的方法,即分别按照 IEC 技术报告 62380(3) 和 SN 29500(4) 进行估算。BFR 估算是计算定量随机硬件指标的基础,其中包括:

  • 安全失效分数 (SFF)
  • 高需求模式下的每小时失效概率 (PFH);或低需求模式下的每日失效概率 (PFD)
  • 单点故障度量 (SPFM)
  • 潜在故障度量 (LFM)
  • 硬件随机失效度量指标 (PMHF)

本文还概述了影响 BFR 的因素,并比较了各种估算方法。

2 故障类型和随机硬件故障的量化指标

硬件故障本质上可以是系统故障,也可以是随机故障,如图 2-1 中所示。系统故障是由设计、开发或制造流程中存在的某种不足引起的,并且通常源于开发流程中的缺陷。器件错误是系统故障,因为它在开发过程中的设计验证阶段能够检测到。例如,设计的汽车具有方形车轮将被视为系统故障,因为汽车使用该形状的车轮将无法正常行驶。遵循严格的开发流程,以通过不断改进流程来管理和缓解系统故障,甚至可将这些故障完全消除。

 系统和随机故障概述图 2-1 系统和随机故障概述

相反,随机硬件故障无法消除,因为所有电子系统最终都会出现故障。因此,解决随机硬件故障的能力仅限于检测和尽可能防止它们的发生。对于汽车类电气、电子和可编程电子系统,向驾驶员发出问题警报可降低随机硬件故障产生的影响。

表 2-1 和表 2-2 根据 ISO 26262 和 IEC 61508 的要求,分别列出了与每个 ASIL 或 SIL 值关联的随机硬件故障指标的允许值。

表 2-1 基于 ISO 26262-5 的硬件故障指标
ASIL 电平 SPFM LFM PMHF(以 FIT 为单位;时基故障)
ASIL B ≥90% ≥60% ≤100FIT
ASIL C ≥97% ≥80% ≤100FIT
ASIL D ≥99% ≥90% ≤10FIT
表 2-2 基于 IEC 61508-3 的硬件故障指标
SIL 电平 SFF PFH(以 FIT 为单位;时基故障)
SIL 2 ≥90% ≤1000FIT
SIL 3 ≥99% ≤10FIT

在计算随机硬件指标时,IEC 61508 和 ISO 26262 都排除了系统故障。因此,BFR 仅适用于失效模式分布和随机硬件指标的计算。

3 产品寿命内的随机故障和 BFR 的估算

图 3-1 是一条浴盆曲线,以一种典型方式展示了半导体产品寿命内三个关键时期的随机硬件故障。分别是:

  • 早期故障率(或婴儿死亡率):此阶段的特点是初始 故障率较高,后期会迅速降低。通过执行加速寿命测试(例如老化或 IDDQ 测试),可进一步减少早期故障率,这些测试作为德州仪器 (TI) 出厂测试中的一部分在工厂内完成。早期故障主要是由于未能有效筛查出制造缺陷而引起的。缺陷是不可避免的。开发和持续改进有效的筛选方式势在必行。
  • 正常寿命期故障:这是浴盆曲线中故障率相对较低 且恒定 的区域。BFR 估算针对的就是半导体组件生命周期的这一部分。该故障率以“时基故障”(FIT) 为单位进行量化 - 这是对产品运行累计十亿小时 (109) 可能发生的故障数量的估算。
  • 内在损耗:这是产品寿命的一个时段,内在损耗占主导地位并且故障数量呈几何级增长。产品有效寿命结束的时间被指定为出现损耗的时间。这些类型的故障是由众所周知的因素引起,例如通道热载流子效应、电迁移、与时间有关的介电击穿和负偏置温度不稳定性。诸如 ISO 26262 和 IEC 61508 等功能安全标准不支持基于非恒定故障率的随机硬件指标计算。因此,使用产品寿命内的恒定(但悲观)近似值来估算 BFR。

系统集成商必须在正常使用寿命期间以及出现内在损耗时解决随机硬件故障问题。在此类情况下,系统集成商必须依靠安全机制,该机制可提供一定的诊断范围,并将风险(由严重性、暴露程度和可控制性而定)降至允许值。

 浴缸曲线是表示随机硬件故障的典型曲线图 3-1 浴缸曲线是表示随机硬件故障的典型曲线

 

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