本发明专利技术公开了一种基于性能退化量分布参数的电路寿命预测方法，包括对多个待测元器件进行加速退化实验，测试并记录多个待测元器件的性能退化参数；确定敏感参数，并对多个待测元器件的性能退化参数的样本序列进行平稳化处理；计算出每个待测元器件的性能退化量分布，并计算多个待测元器件的性能退化量分布统计参数；获取ARIMA模型参数建立ARIMA模型，并获得性能退化量分布统计参数随时间变化的曲线；根据性能退化量分布统计参数随时间变化的曲线的走势，性能退化量分布统计参数随时间变化的曲线的走势为电路寿命的预测结果。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电路测试领域，特别地，涉及一种基于加速退化轨迹的电路寿命预测 方法。
技术介绍
集成电路作为各类电子设备的基本组成元器件，其可靠性直接影响着整个设备的 性能及可靠性，可靠性技术对集成电路产业的发展起着非常重要的作用。能够评估和预测 产品的可靠性是集成电路设计和生产中不可分割的部分，然而随着微电子技术和半导体制 造工艺水平的不断向前发展，集成电路的可靠性水平越来越高，寿命也越来越长，这就对集 成电路的可靠性评价提出了更高的要求，而现有技术中尚不存在一个能在较短时间内对这 些高可靠、高寿命的元器件进行评价、合理并及时地提供相关的可靠性信息的解决方案。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出， 能够能在较短时间内对这些高可靠、高寿命的元器件进行评价、合理并及时地提供相关的 可靠性信息，更准确、更快速地评估了元器件与集成电路的预期寿命。 基于上述目的本专利技术提供的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法包括： 指定相同种类的多个待测元器件，对多个待测元器件进行加速退化实验，测试并 记录多个待测元器件的性能退化参数； 根据多个待测元器件的性能退化参数确定敏感参数，并对多个待测元器件的性能 退化参数的样本序列进行平稳化处理； 根据多个待测元器件的性能退化参数与敏感参数，计算出每个待测元器件的性能 退化量分布，并计算多个待测元器件的性能退化量分布统计参数； 获取ARIMA模型参数，根据多个待测元器件的性能退化量分布统计参数建立 ARIMA模型，并根据ARIMA模型获得性能退化量分布统计参数随时间变化的曲线； 根据性能退化量分布统计参数随时间变化的曲线的走势，性能退化量分布统计参 数随时间变化的曲线的走势为电路寿命的预测结果。 其中，对多个待测元器件进行加速退化实验，为将多个待测元器件设置于异常工 作环境下，在外部电路的控制下进行工作。 并且，异常工作环境可以是高温、高气压、高电压、水中的一种或多种；多个待测元 器件的性能退化参数可以是任一管脚上的电流、任两管脚之间的电压中的一种或多种。 其中，根据多个待测元器件的性能退化参数确定敏感参数，并对多个待测元器件 的性能退化参数的样本序列进行平稳化处理包括： 根据DF检验法检验多个待测元器件的性能退化参数的样本序列是否平稳； 若多个待测元器件的性能退化参数的样本序列不平稳，则从多个待测元器件的性 能退化参数中选取随时间变化体现出不平稳性的一个作为敏感参数，其中，当随时间变化 体现出不平稳性的参数为多个时，从多个随时间变化体现出不平稳性的参数中选取最能体 现待测元器件性能退化的参数为敏感参数； 使用差分法对不平稳的样本序列进行处理，使之在DF检验法下平稳。 并且，根据多个待测元器件的性能退化参数与敏感参数，计算出每个待测元器件 的性能退化量分布，并计算多个待测元器件的性能退化量分布统计参数，为根据多个待测 元器件的性能退化参数与敏感参数，在不同异常工作环境下多个待测元器件的各个测试时 刻的退化量进行分布假设检验，确定其最优的失效分布类型，并根据失效分布类型计算相 关的性能退化量分布统计参数。 其中，获取ARIMA模型参数，根据多个待测元器件的性能退化参数建立ARIMA模 型，为获取ARIMA模型的p、d、q参数，并根据多个待测元器件的性能退化参数与p、d、q参 数建立ARIMA模型；获取ARIMA模型的p、q参数的方法可以是样本自相关函数和偏相关函 数法、延伸自相关系数法、最小典型相关法、最小信息准则法中的一种。 并且，获取ARIMA模型的p、q参数的方法为最小信息准则法，最小信息准则法从拟 合优度和模型复杂程度两个方面评价ARIMA模型，确定p、q参数的上限，并根据p、q参数的 上限计算出ARIMA模型的最小信息值所在阶数作为ARIMA模型阶数，同时确定与ARIMA模 型阶数相对应的P、q参数。 其中，将拟合模型与样本序列进行对比判定拟合模型是否有效，为判断拟合模型 与样本序列的残差是否为自相关性为零，若自相关性为零或很接近零则判定拟合模型有 效。 并且，对有效的拟合模型评定拟合精度，为根据拟合模型与样本序列的残差的自 相关性对有效的拟合模型计算拟合精度，其中，拟合精度可以是每个样本的平均绝对拟合 误差、平均相对拟合误差、拟合均方差中的一种或多种。 其中，根据性能退化量分布统计参数随时间变化的曲线的走势，性能退化量分布 统计参数随时间变化的曲线的走势为电路寿命的预测结果，为预先指定失效阈值，根据性 能退化量分布统计参数随时间变化的曲线的走势与失效阈值获得不同异常工作环境下的 可靠度曲线与中位寿命值，并根据不同异常工作环境下的可靠度曲线与中位寿命值为电路 寿命的预测结果。 从上面所述可以看出，本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法，通 过对待测元器件或集成电路进行加速退化试验，并应用时间序列方法将模拟集成电路在工 作状态的退化参数与时间相结合确定敏感参数并建立退化数据的ARIMA模型，从而使用退 化轨迹的方法预测工作寿命，能够能在较短时间内对这些高可靠、高寿命的元器件进行评 价、合理并及时地提供相关的可靠性信息，更准确、更快速地评估了元器件与集成电路的预 期寿命。【附图说明】 图1为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法的流程图； 图2为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法中，摸底试验采用的 外部电路图； 图3为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法中，加速退化实验的 整体连接结构图； 图4为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法中，加速退化实验箱 内部分的电路图； 图5为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法中，加速退化实验箱 外部分的电路图； 图6 (al)为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法中，Ui-l应力组 合下样本的参数&残差序列自相关柱状图； 图6 (a2)为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法中，Ui-l应力组 合下样本的参数4残差序列自相关柱状图； 图6 (bl)为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法中，U2_T3应力组 合下样本的参数&残差序列自相关柱状图； 图6 (b2)为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法中，U2_T3应力组 合下样本的参数％残差序列自相关柱状图； 图6 (cl)为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法中，应力组 合下样本的参数&残差序列自相关柱状图； 图6 (c2)为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法中，应力组 合下样本的参数％残差序列自相关柱状图； 图6 (dl)为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法中，U3_T2应力组 合下样本的参数&残差序列自相关柱状图； 图6 (d2)为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法中，U3_T2应力组 合下样本的参数％残差序列自相关柱状图； 图6 (el)为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法中，U3_T3应力组 合下样本的参数&残差序列自相关柱状图； 图6 (e2)为本专利技术提出的基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法中，U3_T3应力组 合下样本的参数\残差序列自相关柱状图； 图7(a本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于加速退化轨迹的电路寿命预测方法，其特征在于，包括：指定相同种类的多个待测元器件，对所述多个待测元器件进行加速退化实验，测试并记录所述多个待测元器件的性能退化参数；根据所述多个待测元器件的性能退化参数确定敏感参数，并对所述多个待测元器件的性能退化参数的样本序列进行平稳化处理；根据所述多个待测元器件的性能退化参数与所述敏感参数，计算出所述每个待测元器件的性能退化量分布，并计算所述多个待测元器件的性能退化量分布统计参数；获取所述ARIMA模型参数，根据所述多个待测元器件的性能退化量分布统计参数建立ARIMA模型，并根据所述ARIMA模型获得所述性能退化量分布统计参数随时间变化的曲线；根据所述性能退化量分布统计参数随时间变化的曲线的走势，所述性能退化量分布统计参数随时间变化的曲线的走势为电路寿命的预测结果。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张虹，梅亮，张碚，高成，黄姣英，
申请(专利权)人：航天科工防御技术研究试验中心，
类型：发明
国别省市：北京;11
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