光耦加速老化实验数据的形态分析外文翻译资料

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光耦加速老化实验数据的形态分析

摘要：光耦作为某型号导弹导引头的关键部分之一，以其长期储存的可靠性而备受关注。为了准确评估其储存寿命，对光耦进行加速老化试验。在对实验数据进行处理之前，必须进行数据形态分析，以验证长期存储引起的失效机制是否与试验引起的失效机制相一致。许多文献运用数学方法对失效机理的一致性进行了大量的研究。该方法从数据形态分析入手，避免了冗长复杂的数学推导，依靠失效机理验证试验得出的失效机理测试，得出了失效机理没有改变的关键结论。本文提出的方法具有可移植性，可为同类产品的实验数据分析提供一定的参考。

1.对实验的说明和对先前结论的解释

根据原计划方案，加速老化试验使用10个样品，光耦在不等长测量时间的四应力阶跃加速老化试验中被加热，测试时间不等。4种应力水平分别为70℃、90℃、110℃和120℃，分别测试了23次、11次、10次、9次。测试参数为正压降、反向击穿电压、漏电流和反向电压。总测量时间为424小时，每8小时测量一次。基本测量结果是，3号光耦在第四应力阶段加热408小时后失效，无法测量反向电压，1号光耦在第四应力阶段加热424小时后失效，无法测量反向电压，其余光耦没有失效。从总体数据来看正压降、漏电流、反向击穿电压的变化程度比较强烈，作为只是参数的反向电压变化不大。在接下来的步骤中，对每个样品的各个参数进行数据形态分析，进一步了解其变化趋势、失效原因和失效机理。图一是漏电流随时间变化的散点图，其中横轴表示以小时为单位的时间，纵轴表示以纳米安培为单位的漏电流。三条垂线表示不同温度应力阶段的划分，由于空间限制，不再给出剩余的散点图。

图1泄漏电流随时间变化的散射线图

通过之前的失效机理验证试验，得出以下结论：（1）光耦有两种失效机制，即开路失效和漏电失效。开路故障包括逐渐开路故障和突然开路故障。（2）造成逐渐开路故障和突然开路故障的原因是粘合点引线与粘合点分离，这是由于粘合过程中的缺陷或透明胶质量差造成的，漏电失效是由芯片上的可动离子形成表面泄漏通道引起的。（3）关键性能参数有两个，即正向压降和反向漏电流。（4）正向压降受两个相反机制的影响，一个是开路增加压降，另一个是增加漏电流减少压降。下面的数据形态学分析需要这些结论，因此在此提前给出。

2. 样本初值的统计分析

样品的稠度反映在初始值的分散程度上。一般来说，初始值的离散度越小，样本的一致性越好^[1]。对10个样本的4个参数建立频率直方图，计算初始值的均值和标准差。

表1参数的初始值和标准差

通过表1可以得出一下结论：（1）正向压降的初始值比较集中，虽然漏电流的初始值比较集中，但其极化比正向压降严重，击穿电压和反向电压的初始值比较均匀。（2），表明反向电压色散的初始值小于击穿电压的初始值，但由于它们大于0.1，表明反向电压的初始值和击穿电压的初始值相对于正向电压降的初始值也是相对离散的。（3）漏电流的初始值是四个参数中变化最大的，且，色散也是最大的。

以上三个结论表明，样品的一致性不是很理想，一致性差反映了提高产品生产工艺水平的需要。另一方面，它可能同时诱发多种失效机制，增加了寿命评估的难度。

3. 参数数据形态分析表的构建及参数形态分析

3.1参数数据形态分析表的构建

在分别对正向电压降、泄漏电流、击穿电压和反向电压进行数据形态分析之前，利用matlab中的回归函数和rcoplot函数进行残差分析，消除异常数据点，然后通过线性拟合^[2]：

确定了曲线的总体趋势。当数据趋势向上时，k1gt;0，否则k1lt;0。显然，k1的绝对值越大，数据变化的趋势就越大，反之亦然。此外，整个曲线的最大点和最小点是得到了曲线的变化趋势和振荡程度，并通过判断最大点和最小点之间的差异以及各自的位置。由于表中的内容，由于篇幅原因，本文只给出了数据形态学分析表正向压降。

表2正向压降数据形态分析表

3.2参数形态分析与失效机理验证

在失效机理验证试验中，由于试样具有退化失效和突变失效两种形式，因此将正式试验的试样按退化失效和突变失效大致分为两组^[3]。退化失效的一个显著特征是漏电流从nA级增加到mu;A级。因此，根据数据形状，上一节的分析表，第一、二、三、四、五、十被归为一组，第六、七、八和九组被分成另一组。

首先，分析了逆变电压的参数。在10个样品中，9个反转电压呈下降趋势，1个反转电压呈上升趋势（9号样品）。反向电压的故障阈值唯一参数为-1.8V。然而，这两个趋势非常微弱，并且k1震级在10^-5～10^-7之间，其上升趋势弱于下降趋势。最大值和最小值之间的最大差值为0.039V（样品4），最小差值为0.005V（样品9）。根据参数数据形态分析表，反向电压的平均值为-0.361V，因此，反向电压并不能表征光耦性能的变化，仅作为反映光耦故障的指示器。

其次，对击穿电压进行分析。在10个样品中，击穿电压呈极化趋势。样品1、2、3、4、5、10的击穿电压均呈下降趋势，即k1lt;0；6、7、8、9的击穿电压相反，均呈上升趋势，即k1gt;0。对比形态分析表可知，样品1、2、3、4、5、10的击穿电压数据模式与漏电流数据模式大致相反，表3为相关系数表。

表3漏电流与击穿电压的相关系数

如上表所示，样品1、2、3、4、5、10的击穿电压与漏电流呈强负相关^[4]，这与失效机理验证试验中观察到的结果一致，即漏电流的急剧增加是击穿电压的关键原因。

6、7、8、9号试样的击穿电压均呈上升趋势。与样本1、2、3、4、5、10的k1相比，绝对值小于后者的k1。大约有1到2个数量级的差异。尽管从这个角度来看，击穿电压的上升趋势弱于其下降趋势，但其上升趋势的k1仍比反向电压的趋势高出1~2个数量级。而且，这四个样本都有上升趋势，所以这不是偶然造成的。由于漏电流的急剧增加，击穿电压的降低先前已确定，并通过分析计算加以验证。根据数据形态分析表，所有漏电流k1均大于0。因此，由于以上两个原因，击穿电压的升高不是由漏电流引起的。同时，样品6、7、8、9的击穿电压随正向压降的增大而增大。肖世曼和刘欣指出，导电胶粘结不良时，正向电压降和反向击穿电压将同步上升^[5][6]。因此，6号、7号、8号和9号样品的击穿电压是由导电胶的粘附性差引起的。

接下来分析漏电流的数据模式。由于6号、7号、8号和9号样品的漏电流不超过1mu;A，因此本文主要分析了1号、2号、3号、4号、5号和10号样品的漏电流。如上所述，这些样品的击穿电压与各自的漏电流呈强负相关，拐点由1、2、4、5产生，这与失效机理验证试验的现象一致。3号和10号之所以没有出现拐点，是因为拐点时刻还没有到来。因此，这些样品漏电流的变化是由可动离子污染引起的，这与失效机理验证试验的机理解释相对应。

最后，对正向压降的参数进行了分析。正向压降受两个相反机制的影响。根据底部试验的分析结果，逐渐的开路故障会增加正向电压降，而漏电流会降低正向电压降。当两种机制同时作用时，两种机制将相互竞争，最终的曲线趋势将呈现强机制的趋势。在10个样品中，样品1、2、5、6、7、8、9、10的正向压降呈上升趋势。其中，6、7、8、9号样品的击穿电压也同步升高。前文已经给出了具体的原因，即导电胶粘结不良，是一种逐渐的开路故障。样品1、2、5的正向压降也呈上升趋势，但三个样品的漏电流变化趋势较大，漏电流的增加会降低正向压降。因此，这三个样品必须有一个渐进开路失效机制来增加正向电压降，并且这个机制比漏电流引起的正向电压降降低机制更强。

3号和4号样品的正压降都是一个下降趋势，因此正压降比较特殊。但两者的下降趋势并不是同一机制造成的。首先，分析3号样品。3号试样正

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