基于加速退化试验的航天液体摆可靠性研究

2014-03-20张晓冬任孝锋唐力

电子产品可靠性与环境试验 2014年3期

张晓冬，任孝锋，唐力

（1.郑州成功财经学院信息工程系，河南郑州 451200；2.郑州航天电子技术有限公司，河南郑州 450001）

0 引言

可靠性是指在规定的条件下、规定的时间内完成规定功能的能力，也就是系统、设备的功能在时间上的稳定性。可靠性工程主要研究产品在设计、生产和使用的各个阶段，定性或定量的控制、分析、评估和改进产品的可靠性，并在研制中达到可靠性和经济性的综合平衡[1]。随着我国国防工业的快速发展，新型航天和重点武器等型号的调平、调直系统对水平传感器的测量精度的要求更高，并且要保证测量指标在长期使用过程中的稳定性，如果按照传统的寿命试验技术进行产品寿命评估，则往往耗时耗力，难以在规定的研制周期内完成，这就对传统的可靠性技术提出了新的挑战[2]。由于大部分产品的失效最终可以追溯到产品潜在的性能退化过程，因此，可以通过产品性能退化数据来对产品进行可靠性分析，这给高可靠、长寿命产品的可靠性分析提供了一条可行的途径。作为保障武器装备高可靠长寿命的有效手段，加速退化试验方法的研究迫在眉睫。

本文以液体摆水平传感器为研究对象，分析液体摆的失效机理，选择适用的加速退化模型，建立基于加速性能退化的可靠性模型，并进行试验评估。

1 液体摆水平传感器

液体摆水平传感器，是基于液体导电原理的电阻式水平传感器，用于精确地测量安装面和水平面的水平度或垂直度。为了提高液体摆水平传感器的可靠性水平，首先应弄清楚液体摆水平传感器是怎样失效的，以及为什么会失效，这就必须对液体摆水平传感器的失效模式和失效原因进行分析研究，首先研究出其产生的原因，再提出相应的改进措施，从而保证和提高航天用液体摆水平传感器的质量和可靠性。

液体摆的种类有很多，尽管复杂程度不同，但都是由以下3个部分组成：水平敏感元件、零位调整机构、信号处理电路。水平敏感元件为液体摆的核心部件，其分辨率为1〞，该器件为圆柱体玻璃壳体结构，壳体外壁封接3根电极和注液管，内部灌注导电液。水平敏感元件结构如图1所示。

图1 水平敏感元件结构

水平敏感元件是通过液体电阻敏感倾角的变化，其液体电阻对温度非常敏感。当温度变化时，液体电阻的变化直接影响着零位、灵敏度和线性度等指标，带来输出信号的不稳定，从而使产品指标不稳定甚至超差失效。经过大量的试验证明，液体摆在装配过程中形成的装配应力以及外界的环境应力也会对水平传感器的性能指标造成一定的影响，导致产品指标不稳定。此外，液体摆失效的原因还有很多，例如：印制板元器件的失效，管腿的虚焊，水平敏感元件壳体破裂，以及注液管漏液等。如图2所示，水平敏感元件注入电解液后，注液管采用冷压钳冷压方式封口，并对封口处进行锡焊，由于冷压钳口在使用中会不断地磨损，磨损会导致压接不可靠，注液管有微缝隙；随着时间的推移，电解液渗出并腐蚀焊锡，造成水平敏感元件漏液。

2 加速试验方法的研究

目前加速试验主要包括两种：加速寿命试验（ALT）和加速退化试验（ADT）。对于加速寿命试验而言，必须一直试验至发生故障为止，这对于高可靠、长寿命的航天产品而言，在有限时间的加速寿命试验中只能观测到很少或无故障发生。而对于加速退化试验而言，可避免此类问题。在这种试验中，与加速寿命试验施加应力方法是一样的，但试验过程不必观测到故障，只需通过对性能退化的参数进行监控即可[3]。通过这种方式，可以在试验中得到产品性能退化的趋势，从而评估产品的寿命和可靠性。

加速退化试验是解决高可靠长寿命产品的可靠性估计及贮存寿命评估等工程领域问题的一种新方法，对其开展深入的研究将有助于推动可靠性评估及寿命评估理论与方法的发展，随着理论、方法与应用研究的不断深入，加速退化试验对解决高可靠、长寿命的评价问题必将发挥重要的作用。

图2 水平敏感元件注液管

3 加速模型及可靠性模型

在加速退化试验中，需要在产品进行可靠性评估之前建立产品的寿命与应力间的数学关系，即加速模型。这样通过产品在严酷应力水平下得到的试验数据，在已知正常工作应力水平下的参数，通过建立的可靠性模型，从而评估产品的寿命与可靠性指标。

3.1 加速模型

在加速退化试验中，产品在严酷应力水平下和正常工作应力水平下的失效原因不变，从上节内容中可知液体摆水平传感器在工作状态中存在很多种失效原因，针对每一种失效原因进行加速退化试验显然是不现实的，因此只能研究其中一部分关键失效原因。由上述可知，确定出水平敏感元件是液体摆水平传感器的关键件。在产品的工作环境中，最严酷的应力是温度应力。当温度变化时，液体电阻的变化直接影响着零位、灵敏度和线性度等指标，带来输出信号的不稳定。因此，本文选用Arrhenius温度加速模型：

式（1）中：A——常数；

Ea——激活能，单位为eV；

k——波尔兹曼常数8.6171×10-5V/K；

T——绝对温度。

3.2 可靠性模型

由于加速退化试验中得到的信息是产品性能在应力和时间影响下的退化数据，并不是产品的失效数据。因此，需要基于产品的性能退化过程，建立产品的可靠性模型[4]。

在理想的情况下，产品性能随时间的退化可以用一个确定的函数来刻画，然而这在实际的试验中是不可能出现的。通过对几个同一产品进行同一性能退化过程的实时监控，发现退化参数与时间的关系不是同一条曲线，并且曲线也不光滑。这是由以下两点原因产生的：

1）产品之间的差异，主要来源于制造过程；

2）外部噪声，主要来源于产品的工作环境、测量设备等。

因此，产品的性能退化过程可看成是一个随机过程。本文采用漂移布朗运动进行拟合：

式（2）中：Y（t）——产品性能；

Y0——产品性能在初始时刻t0的初始值；

σ——扩散系数，σ＞0，在整个试验中为定值；

B（t） ——标准布朗运动，B（t）～N（0，t）；

μ——漂移系数， μ＞0。

漂移系数μ是产品性能退化率。式（2）是与应力相关的函数，将随机过程与加速模型相结合。假设产品性能Y随温度的退化服从Arrhenius模型，那么

漂移布朗运动属于马尔科夫过程，具有独立增量型，在退化过程中变现为，非重叠的时间间隔△t内退化增量相互独立。而由于布朗运动本身属于一种正态过程，因此退化增量（Yi-Yi-1）服从均值为 μ （T） △t，方差为 σ2△t的正态分布[4]。以退化率服从Arrhenius模型为例，其概率密度函数为：

式（4）中： ——标准正态分布的概率密度函数。

一般认为产品性能参数退化到不能满足产品规范中规定的指标要求时，就发生了失效。产品的寿命就是其性能从满足要求到不满足要求间的时间。产品一旦 “超差”，就意味着做布朗运动的某个质点首次穿越某预定值。因此，布朗运动的首达时分布就是产品的不可靠度函数。漂移布朗运动的首达时分布服从逆高斯分布，其概率密度函数为

式（5）中：C——性能临界点。

综上所述，可靠度函数为：

式（6）中： ——标准正态分布的累计分布函数。

4 仿真与统计分析

4.1 试验方案设计

本试验的样本是从稳定批量生产的合格品中，随机抽取的水平敏感元件。本课题共抽取了4组100个样本，分别进行1250 h的恒定温度应力加速退化试验。试验中的温度应力设定为：100℃，120℃，140℃，160℃，每个应力分别有25个水平敏感元件作为试验样本，检测时间间隔为1 h。

4.2 仿真与统计分析

假设水平敏感元件在温度应力下的退化率服从Arrhenius模型，如式（3）所示，则根据式（4）得到极大似然函数为：

式（7）中：k——应力水平数；

m——试验样本量；

n——退化量的观测次数。

其对数似然函数为：

通过对式（8）求偏导，令其等于零，则可求得每个参数的极大似然估计值。对于Arrhenius模型中的参数A和Ea，通过偏导数只能得到一个方程求解。因此，本文可通过最小二乘法解决该问题[5]。首先，通过极大似然法求得各应力水平下的μ（Tl），由于漂移系数μ满足Arrhenius模型，与温度倒数具有对数线性关系，即