Reliability的术语

Reliability的术语

以下是有关半导体产品Reliability的常用术语:

浴缸曲线

浴缸曲线通常被用作可视化模型来说明产品故障率的三个关键时期,而不是被校准来描述特定产品族的预期行为图. 很少有足够的短期和长期故障信息,可以用校准过的浴盆曲线来实际建模产品种群, 因此,评估是通过Reliability建模进行的.

半导体产品生命周期有三个主要阶段:

  • 生命早期失败率(或婴儿死亡率): 这一阶段的特点是相对较高的初始故障率,并迅速下降.
  • 正常的生活: 这一阶段包含相对恒定的故障率, 在设备的使用寿命中,哪种保持稳定. 故障率以“FITs”为单位描述。, 或者以小时为单位的“平均故障间隔时间”(MTBF).
  • 磨损阶段: 这代表了内在损耗机制开始占主导地位,故障率开始呈指数增长的点. 产品寿命通常定义为从最初生产到磨损开始的时间.

失败率术语

对于给定的样本容量 n,将会有 m 失败后 t 小时
运行时间——如果在失败计数“m”被记录之前,“n”运行了“t”小时,那么 

λavg—平均失败率 

FIT -时间故障,每十亿个工作小时故障的单元数. 您可以使用TI的Reliability估计器来获得大多数TI部件的FIT率.

每百万缺陷部件,也称为每百万发运的故障部件数量.

MTTF(平均失败时间)= (t1+t2+t3+….tm) / m

这是发生故障的平均时间. MTTF用于不可修复系统.

T50(中值失败时间)= 50%的单位失败的时间.

Half the fails happen before T50; the other half after T50. 主要用于故障分布的统计处理. 如果失败次数呈正态分布,则T50与MTTF相同.

MTBF(平均故障间隔时间)= [t1 + (t2- t1) + (t3 - t2)….(tm - tm-1)]/m = tm/m

MTBF是连续故障之间的平均时间间隔. MTBF用于可修系统. 这是一个真正的故障之间的平均运行时间,因为它不包括修复时间.

概率分布

概率分布是以图形或数学的形式表示随时间发生故障的单元比例. 对于有限的离散故障样本,这种分布通常用直方图表示. 该分布的轮廓形状用概率分布函数(PDF)数学表示。.

概率密度函数f(t): 
这个函数表示特定时间t的故障概率,如f(t).Δt
f区(t).Δt还可以预测在特定时间t的预期失败次数.
累积分布函数F(t):
它表示到给定时间t为止的累计失败数.

故障率或危险率l(t)

失败率是 有条件的 t时刻的失败概率I.e. t时刻的失效概率,假设机组存活到那时.

它也可以表示为单位时间内故障的单元数, 在t和t+ΔT之间的时间区间内, 作为存活到t时间的一部分.

如图所示, 故障率随时间的变化在产品的早期生命周期开始高,并迅速下降. 在使用寿命阶段,故障率是恒定的. 随着材料的降解和磨损,不良率随着时间不断增加.

信度函数R(t)

存活到时间t的概率. 换句话说,它是存活到时间t的单位的分数.

失败和存活的总比例必须加1.

R(t) + f (t) = 1

基于f(t), f(t), R(t)和l(t)的定义,如上所述

当故障率l(t)一定时,可靠度函数呈指数分布

对于恒定的故障率, 就像浴缸曲线的正常生活部分, 指数分布对模拟故障概率和生命周期很有用.

威布尔分布

威布尔分布是Waloddi Weibull创建的连续概率分布. 在Reliability方面,它被用于 时变失败率. 在实践中,失效概率由3参数威布尔分布建模:

η、β、γ是应力试验装置需确定的失效参数.

在很多情况下, 建模的Reliability只需要两个参数, Weibull分布简化为:

β被称为“威布尔斜率”,η被称为分布的“特征寿命”.

浴缸曲线的三个部分-早期失败, 使用寿命, 磨损-通常有不同形状的故障分布, 如图所示.

威布尔分布是一个通用的数学函数,它可以表示浴盆曲线的所有三个部分, 通常只用两个可调参数- β和η.

这通常用于Reliability建模.