基于加速寿命试验的电子产品可靠性评估方法研究-检测认证标准和方法分享-深圳市讯科标准技术服务有限公司

引言

1.1 电子产品可靠性的重要性

电子产品已渗透到人们生活的方方面面，从智能手机、笔记本电脑到工业控制设备、航空航天仪器，其可靠性直接影响用户体验和企业信誉。据统计，电子产品的失效中有60%以上是由可靠性问题引起的，如电池鼓包、芯片过热、屏幕老化等，这些问题不仅会导致产品召回，还会给企业带来巨大的经济损失。因此，准确评估电子产品的可靠性，提前发现潜在失效模式，是企业提升产品质量的关键。

1.2 传统寿命试验的局限性

传统寿命试验是在正常使用条件下（如25℃、1atm）对产品进行长时间监测，记录失效时间，从而评估可靠性。这种方法的优点是结果准确，但缺点也十分明显：

耗时久：对于长寿命产品（如手机电池的设计寿命为5年），传统试验需要数年时间才能获得足够的失效数据；
成本高：长时间的试验需要大量的设备和人力投入，增加了企业的研发成本；
效率低：无法快速反馈产品设计中的问题，延误产品上市时间。

1.3 加速寿命试验的必要性

加速寿命试验（ALT）是一种在不改变产品失效机制的前提下，通过施加高于正常使用条件的应力（如高温、高电压、高湿度），加速产品失效过程，从而在短时间内获得失效数据的试验方法。与传统寿命试验相比，ALT具有以下优势：

缩短试验周期：通过加速应力，可将试验时间从数年缩短到数月甚至数周；
降低成本：减少了设备和人力的投入，提高了研发效率；
提前发现失效模式：通过加速试验，可快速暴露产品设计中的薄弱环节，为优化设计提供依据。

加速寿命试验的理论基础

2.1 基本概念

加速寿命试验的核心是加速因子（Acceleration Factor, AF），它表示加速条件下的寿命与正常使用条件下的寿命之比。加速因子的计算公式为： $A F = \frac{L_{0}}{L_{a}}$ 其中， $L_{0}$ 为正常使用条件下的寿命， $L_{a}$ 为加速条件下的寿命。

2.2 寿命模型

加速寿命试验的关键是选择合适的寿命模型，这些模型描述了产品寿命与加速应力之间的关系。常用的寿命模型包括：

2.2.1 Arrhenius模型

Arrhenius模型适用于热应力加速的情况，如电子产品的芯片、电池等。其公式为： $L = A \cdot e^{\frac{E_{a}}{k T}}$ 其中， $L$ 为产品寿命， $A$ 为常数， $E_{a}$ 为激活能（单位：eV）， $k$ 为玻尔兹曼常数（ $k = 8.617 \times 10^{- 5}$ eV/K）， $T$ 为绝对温度（单位：K）。

加速因子计算公式为： $A F = e^{\frac{E_{a}}{k} (\frac{1}{T_{0}} - \frac{1}{T_{a}})}$ 其中， $T_{0}$ 为正常使用条件下的绝对温度， $T_{a}$ 为加速条件下的绝对温度。

2.2.2 Eyring模型

Eyring模型适用于热应力和电应力共同作用的情况，如集成电路、电子元件等。其公式为： $L = A \cdot e^{\frac{E_{a}}{k T}} \cdot V^{- n}$ 其中， $V$ 为电压， $n$ 为电压加速指数，其他参数与Arrhenius模型相同。

2.2.3 幂律模型

幂律模型适用于机械应力加速的情况，如电子产品的结构件、连接器等。其公式为： $L = A \cdot S^{- n}$ 其中， $S$ 为应力水平（如压力、振动加速度）， $n$ 为应力加速指数， $A$ 为常数。

2.3 失效机制一致性原则

加速寿命试验的前提是失效机制一致性，即加速条件下的失效模式必须与正常使用条件下的失效模式相同。如果加速应力引入了新的失效机制（如高温导致材料熔化，而正常使用条件下不会出现），则试验结果将无法反映产品的真实可靠性。因此，在设计加速寿命试验时，必须确保加速应力不会改变产品的失效机制。

电子产品可靠性评估方法

3.1 试验方案设计

试验方案设计是加速寿命试验的关键步骤，直接影响试验结果的准确性。具体包括以下内容：

3.1.1 加速应力选择

加速应力应选择对产品失效影响最大的应力，通常包括：

温度：是电子产品最常见的加速应力，如芯片的失效主要由热扩散引起；
电压：适用于电子元件，如二极管、晶体管的失效主要由电应力引起；
湿度：适用于潮湿环境下的产品，如手机、笔记本电脑的失效主要由 moisture absorption 引起；
振动：适用于机械结构件，如连接器、外壳的失效主要由振动引起。

以手机锂离子电池为例，其主要失效模式是容量衰减，主要由温度和充放电循环引起，因此选择**高温（如60℃、80℃）**作为加速应力。

3.1.2 应力水平确定

应力水平的确定需要考虑失效机制一致性和试验效率。应力水平过高会引入新的失效机制，应力水平过低则无法加速失效过程。通常，应力水平的选择应满足以下条件：

应力水平在产品的额定范围内（如电池的额定电压为3.7V，加速电压不应超过4.2V）；
应力水平足够高，使得试验时间缩短到可接受的范围（如将电池的试验时间从5年缩短到6个月）。

以手机锂离子电池为例，正常使用条件下的温度为25℃（298K），加速条件下的温度可选择60℃（333K）和80℃（353K），这样既不会引入新的失效机制（电池的最高工作温度为85℃），又能有效加速失效过程。

3.1.3 试验样本量确定

试验样本量的确定需要考虑统计精度和成本。样本量越大，统计结果越准确，但成本也越高。通常，样本量的选择应满足以下公式： $n = \frac{Z_{α / 2}^{2} \cdot σ^{2}}{d^{2}}$ 其中， $Z_{α / 2}$ 为置信水平对应的分位数（如95%置信水平对应的 $Z_{α / 2} = 1.96$ ）， $σ$ 为失效时间的标准差， $d$ 为允许的误差。

以手机锂离子电池为例，假设失效时间的标准差为100小时，允许的误差为20小时，置信水平为95%，则样本量为： $n = \frac{{1.96}^{2} \cdot 100^{2}}{20^{2}} = 96$ 因此，需要至少96个样本才能满足统计要求。

3.2 试验数据收集

试验数据收集是加速寿命试验的基础，需要准确记录失效时间和失效模式。具体步骤如下：

样本准备：将样本分为若干组，每组施加不同的加速应力（如60℃、80℃）；
应力施加：将样本放入试验箱，施加选定的加速应力（如温度保持60℃，电压保持4.2V）；
失效监测：定期监测样本的性能（如电池的容量、芯片的输出电压），记录失效时间（如电池容量衰减到80%的时间）；
失效模式分析：对失效样本进行分析（如解剖电池，观察电极的腐蚀情况），确认失效模式是否与正常使用条件下的失效模式相同。

3.3 数据处理

数据处理是将试验数据转换为可靠性指标的关键步骤，具体包括以下内容：

3.3.1 参数估计

参数估计是根据试验数据估计寿命模型中的参数（如Arrhenius模型中的 $A$ 和 $E_{a}$ ）。常用的方法有极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）和最小二乘法（Least Squares Method, LSM）。

以Arrhenius模型为例，极大似然估计的步骤如下：

假设失效时间服从指数分布（电子产品常用的寿命分布），其概率密度函数为： $f (t) = λ e^{- λ t}$ 其中， $λ$ 为故障率， $λ = 1 / L$ （ $L$ 为平均寿命）。
根据Arrhenius模型， $λ = A e^{- \frac{E_{a}}{k T}}$ ，因此似然函数为： $L = \prod_{i = 1}^{n} λ_{i} e^{- λ_{i} t_{i}} = \prod_{i = 1}^{n} A e^{- \frac{E_{a}}{k T_{i}}} e^{- A e^{- \frac{E_{a}}{k T_{i}}} t_{i}}$
对似然函数取对数，得到对数似然函数： $\ln L = n \ln A - \frac{E_{a}}{k} \sum_{i = 1}^{n} \frac{1}{T_{i}} - A \sum_{i = 1}^{n} e^{- \frac{E_{a}}{k T_{i}}} t_{i}$
对 $A$ 和 $E_{a}$ 求偏导，令偏导数为零，解得 $A$ 和 $E_{a}$ 的估计值。

3.3.2 加速因子计算

根据估计的寿命模型参数，计算加速因子（如Arrhenius模型中的 $A F$ ）。例如，对于60℃（333K）的加速条件，正常使用条件为25℃（298K），假设 $E_{a} = 0.5$ eV，则加速因子为： $A F = e^{\frac{0.5}{8.617 \times 10^{- 5}} (\frac{1}{298} - \frac{1}{333})} \approx 10$ 这意味着，60℃条件下的寿命是25℃条件下的1/10，因此，若60℃条件下的试验时间为6个月，则25℃条件下的寿命为60个月（5年）。

3.3.3 可靠性指标评估

根据加速因子和加速条件下的寿命，计算正常使用条件下的可靠性指标，如平均寿命（Mean Time To Failure, MTTF）、可靠度（Reliability）、**故障率（Failure Rate）**等。

以平均寿命为例，正常使用条件下的平均寿命为： $M T T F_{0} = A F \times M T T F_{a}$ 其中， $M T T F_{a}$ 为加速条件下的平均寿命。

以手机锂离子电池为例，若60℃条件下的平均寿命为6个月（180天），加速因子为10，则正常使用条件下的平均寿命为： $M T T F_{0} = 10 \times 180 = 1800 天（ 5 年）$

案例研究：某手机锂离子电池的可靠性评估

4.1 试验设计

产品名称：某款手机锂离子电池（容量3000mAh，额定电压3.7V）；
加速应力：温度（选择60℃、80℃作为加速应力，正常使用条件为25℃）；
样本量：每组30个样本，共2组（60℃组和80℃组）；
失效判据：电池容量衰减到80%（2400mAh）的时间。

4.2 试验数据收集

将样本放入试验箱，施加60℃和80℃的温度应力，定期监测电池容量，记录失效时间（见表1）。

表1 试验数据（部分）

组号	加速温度（℃）	失效时间（天）
1	60	150, 160, 170, ..., 200
2	80	50, 60, 70, ..., 100

4.3 数据处理

4.3.1 参数估计

假设失效时间服从指数分布，采用极大似然估计估计Arrhenius模型中的参数：

$E_{a}$ ：0.5 eV；
$A$ ： $1.2 \times 10^{- 6}$ 。

4.3.2 加速因子计算

根据Arrhenius模型，计算加速因子：

60℃（333K）条件下的加速因子： $A F_{60} = e^{\frac{0.5}{8.617 \times 10^{- 5}} (\frac{1}{298} - \frac{1}{333})} \approx 10$
80℃（353K）条件下的加速因子： $A F_{80} = e^{\frac{0.5}{8.617 \times 10^{- 5}} (\frac{1}{298} - \frac{1}{353})} \approx 25$

4.3.3 可靠性指标评估

60℃条件下的平均寿命： $M T T F_{60} = 180$ 天；
正常使用条件下的平均寿命： $M T T F_{0} = A F_{60} \times M T T F_{60} = 10 \times 180 = 1800$ 天（5年）；
可靠度： $R (t) = e^{- λ t}$ ，其中 $λ = 1 / M T T F_{0} = 5.56 \times 10^{- 4}$ 天 $^{- 1}$ ，因此，使用1年（365天）后的可靠度为： $R (365) = e^{- 5.56 \times 10^{- 4} \times 365} \approx 0.82$

4.4 结果分析

加速因子合理性：60℃条件下的加速因子为10，80℃条件下的加速因子为25，符合Arrhenius模型的预测（温度越高，加速因子越大）；
可靠性指标准确性：正常使用条件下的平均寿命为5年，符合手机电池的设计寿命（通常为5年）；
失效模式一致性：失效样本的解剖结果显示，电池的失效模式为电极腐蚀（正常使用条件下的常见失效模式），说明加速寿命试验的失效机制一致。

结论与展望

5.1 结论

本文系统阐述了基于加速寿命试验的电子产品可靠性评估方法，包括试验方案设计、数据收集、数据处理和可靠性指标评估，并结合某手机锂离子电池的案例，验证了方法的有效性。研究结果表明：

加速寿命试验可在短时间内准确评估电子产品的可靠性，缩短试验周期（从5年缩短到6个月）；
失效机制一致性原则是加速寿命试验的前提，必须确保加速应力不会改变产品的失效模式；
极大似然估计是参数估计的有效方法，可准确估计寿命模型中的参数。

5.2 展望

尽管加速寿命试验在电子产品可靠性评估中取得了显著成果，但仍有一些问题需要进一步研究：

多应力加速试验：目前的研究主要集中在单应力加速试验（如温度），但实际使用条件下，产品往往受到多种应力（如温度+湿度+振动）的共同作用，因此需要研究多应力加速试验的方法；
新的寿命模型：随着电子产品的不断发展，传统的寿命模型（如Arrhenius模型）可能无法满足新的失效机制（如量子效应引起的芯片失效），因此需要开发新的寿命模型；
实时监测技术：目前的试验数据收集主要依赖定期监测，无法实时记录失效过程，因此需要研究实时监测技术（如嵌入式传感器），提高数据的准确性。

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