汽车可靠性和AEC资格认证
汽车可能是我们每个人拥有的最可靠的设备之一。这可能听起来有失偏颇,并且如果您的车最近刚刚出现了故障,您也许还会很难认同这种说法。如今,说现代汽车从不发生故障不太合理,但是若考虑到汽车运行的环境和器件的使用寿命,那么说它是一件非常可靠的设备却很公平。
比较一下先进的平板电视和现代汽车。二者都包含大量的电子元器件,然而系统的要求却很不相同。对于车主而言,汽车是一笔可观的支出——它可能是除房屋以外最贵的单次购买支出。汽车可以停泊在风吹雨打的街道上,也可能会经历-40℃至+50℃的环境温度;事实上在某些情况下这些温度还会迅速变化。另外,还有湿度和腐蚀性元素以及振动影响。我们希望汽车在各种条件下都能够正常行驶。
通过比较,电视的价值比汽车要低得多。电视将很可能一直处于恒定室温的干燥环境内;暴露在振动和潮湿环境下的机会非常有限——事实上情况如果真的发生则很可能会使保修无效。汽车的工作条件范围远远超过了电视,而且设备维修的方法也不相同;实际上故障对这两种设备的影响很不一样。如果在两年后电视无法正常工作,机主将很有可能去买一部新电视,而不是去修电视。尽管这样做是对是错、是否对环境有益值得商榷,但是这种情况却仍然在不断增加。相比之下,如果汽车出现故障,车主在很大程度上将会选择修理汽车,并且通常汽车越旧,修理费用所占的比例也越高。
情况跟电视不同,为什么?实际上有两个原因:首先,汽车的成本要高得多;其次,汽车故障的影响更大。如果电视不能正常工作,顶多也就是让人心烦;如果汽车出现故障,最好的情况是给您的出行带来不便。但是,如果汽车在某些情况下出现故障,后果则可能会非常严重。汽车刹车系统失灵、汽车在高速公路上高速行驶时电动助力转向系统使汽车对准了错误的方向、甚至刹车灯不亮这些故障,都可能导致乘客和周边道路上的人们丧命。因此,汽车系统和器件制造商比起很多其他“消费品”制造商会更努力地保证产品的质量与可靠性。
那么,我们要怎么做才能提高质量和可靠性,并最终保证汽车安全可靠呢?首先从器件级入手——可以利用两套资格认证来管理半导体器件,即适用于集成电路产品的AEC-Q100测试和适用于分立器件的AEC-Q101。在这两种情况下,器件都必须通过这些资格认证,才方可作为“汽车级”产品进行发布。测试过程中会在很多不同的操作模式和条件下对器件施压,以便确定半导体及其封装即使在汽车环境下运行多年以后也仍然能够正常工作。
满足资格认证标准的AU器件管理
由于篇幅所限,本文不在此详述AEC资格认证标准。但是举例来说,如果MOSFET或IGBT之类的分立器件要通过AEC-Q101测试,那么测试结束时必须符合如下条件:电气参数不得超过数据手册中规定的限值,并且参数必须保持在各个测试(泄漏限值除外,对于湿度测试和其他所有测试而言,其分别不得超过初始值的10倍和5倍)的初始读数的±20%以内。
为了满足这些资格认证标准,经常需要通过物料清单、设计或测试,甚至是专用产品线来进行改进。国际整流器(IR)公司有一条包括300多款汽车级器件的专用产品线,其可以通过器件编号开头的字母“AU”来识别。图1介绍了IR为AU器件新增的几个主要特性,以使其满足汽车应用的要求。
图1:汽车器件的主要特性。
AU级器件的这类增强功能之一就是选择稳定的物料清单,特别是芯片粘接剂。芯片粘接剂是指用于将半导体器件粘接到封装上的材料,通常是一种焊料。AEC-Q101测试要求器件暴露在-55~+150℃的温度下进行1000次温度循环。该测试还会在芯片粘接剂上施压,然后在1000次循环以后检查其完整性。由于功率MOSFET的漏极连接在器件背面,并且是通过芯片粘接剂在外界完成的,所以测量Rds(on)是检查芯片粘接材料是否退化的一种好方法。
温度循环测试之后“AU”或汽车级D2Pak功率MOSFET的Rds(on)漂移如表1所示。按照AEC-Q101的要求,1000次循环之后,合格品的参数的最大漂移必须低于20%。从表1可以看出,1000次循环之后,本例所示器件的最大漂移仅为4.3%。事实上,在3000次循环(3倍于AEC-Q101标准)之后,其最大漂移仅为16.4%!这实际上证明,即使在严苛的汽车环境下和经历了功率循环的热效应之后,器件仍然能够保持完好无损。
表1:给定AEC-Q101温度循环次数后D2Pak功率MOSFET的Rds(on)漂移。[page]
实现0ppm的有力措施DPAT
现在回到原来汽车和电视的例子上来。我们可以将AEC资格认证中采取的步骤归结于被测器件承受工作所需物理环境和电气条件考验的能力。然而,对于汽车器件来说,同样重要的特性不只是可靠性。它还包括缺陷率低且使用寿命长的器件,亦即“0ppm(ppm代表百万分率)”。本质上,所有汽车系统制造商都希望器件供应商能够向他们提供故障率为0ppm的器件!这个要求可能看似苛刻,但是有几种方法可以予以实现,并且这个目标事实上既现实又能够实现。其中一种方法就是动态器件平均测试或DPAT。
DPAT是一种将特性异常的器件从卖给客户的产品中剔除的统计方法。要了解DPAT的工作原理,举例说明比较方便。假设正在设计一款新型功率MOSFET,并且我们希望测试器件的Rds(on)性能。在设计过程中,若干生产批次(或“晶圆批次”)可以制造出几千个MOSFET。如果测量所有器件的Rds(on)并绘制成图,就会发现它呈正态分布,如图2所示。
图2:利用多个晶圆批次的Rds(on)正态分布图来设置数据手册上标明的最小值和最大值。
利用图2所示的分布,可以为器件设置测试中使用的上、下限值。这些就构成了器件数据手册上Rds(on)的最小值和最大值。对于消费类或工业级器件而言,正是这些上、下限值决定了器件是否能够通过测试。现在,我们考虑一下单晶圆的Rds(on),如图3所示。
它仍然呈正态分布但却更窄,并且有几个红色器件落在主分布区外,即离群器件。表面上看,离群器件似乎是良好器件,因为它们分布在上、下限值之间。然而,很明显,由于这些器件不在主分布区内,所以跟相同晶圆上的其他器件相比,它们存在着某种缺陷。从统计学的角度来看,经验表明,这些器件随后更有可能出现使用寿命方面的问题,并且它们存在着参数漂移和随时间流逝逐渐转移到限值以外的风险。因此,为了实现较低的故障率,需要剔除离群器件。这时,动态器件平均测试就可以一展拳脚了。
在DPAT中会检查给定晶圆上的所有晶片,测量参数值,并为每个晶圆绘制分布图。然后运行DPAT算法,设置一组独特的器件平均测试限值,以便位于主分布区内的器件通过测试,同时剔除离群器件(见图4)。
这种方法可以在生产时将不良器件以及在后续使用当中可能发生故障的器件有效剔除,因此,它是实现0ppm目标的有力举措。
无论怎样强调实现0ppm目标的重要性都不过分,实际上,IR采用了远比本文介绍多得多的方法来实现0ppm目标。例如,后来对MOSFET进行的钝化处理或冷热处理,以及在IC产品上进行的室温测试。即使完成了上述DPAT,还要进行异常晶片排除(MDE)和保护频带之类的二次筛选工作——这些额外工作的目的是不仅要根据DPAT测试结果,还要根据相邻晶片的测试结果来将不良晶片从晶圆中剔除。例如,测试结果良好但却被不良晶片包围的器件将被拒绝使用——个中缘由,可以将其看成在不好的居民区买一栋好的房子。如果居民区的条件在不断改善,那么在不好的居民区买一栋好的房子可能是一项明智的投资。但是归根结底它仍然是赌博,并且事关汽车级产品时,赌博不是可选项!
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