设计可靠性： MTBF—这只是开始！

无论您的终端应用是什么，可靠性都将是设计的主要考虑因素之一。实现可靠性的方法多种多样。

作者：Adam P. Taylor，e2v公司系统工程主管 aptaylor@theiet.org

在考虑设计可靠性时，大部分工程师都将注意力集中在一个综合性度量标准：平均故障间隔时间。事实上，平均故障间隔时间(MTBF)是评估设计可靠性重要参数之一。但是另一个参数“成功概率”，也同样重要。因此为了最终推出可靠的设计方案，设计人员应该充分考虑其它因素并确保进行准确的可靠性分析。

无论您设计哪种产品，可靠性都是必不可少的，尽管原因不尽相同，但都取决于终端应用。航空航天与军事设计人员必须确保操作员/乘客的安全，确保成功完成任务。在电信领域，实现可靠性的目的则是防止出现服务中断的情况，因为这样会影响收入流与声誉。工业和流程控制工程师的任务就是尽可能缩短停机时间，在故障发生时，能够确保安全、无故障运行。对于商业应用，设计人员必须确保其产品在规定的质保期内不会出现任何问题。

使用FPGA可以研发出集成度更高的解决方案，从而可以延长系统的平均故障间隔时间。当器件制造商定期提供季度可靠性报告时，这一点更为明显，赛灵思就是如此做的，其出版的季度可靠性报告名为《UG116》。

从最高层次来说，可从两个角度来考虑可靠性。第一，系统在规定使用寿命内顺利运行的可信度。这一点可以采用MTBF、成功概率以及熟悉的浴盆曲线。第二，发生错误事件时，如何确保您的设计可以继续工作并保持无故障运行，或者针对尚未解决的问题出具报告。我们工程师开展设计与分析的方法可以影响到可靠性的上述两个方面。

为了确保解决方案的可靠性，您的开发环境必须建立正确的工程设计治理制度，设置审查关口、设计规则与指南，同时在生命周期内，应该安排同行在适当的点进行独立审核。

MTBF与浴盆曲线

MTBF的定义是从统计学角度预测系统运行过程中的故障间隔时间。制造商取各个组件的故障率倒数计算MTBF。我们一般将这些故障率称为FIT率，其中，故障时间（FIT)为1e-9小时-1。您既可向组件供应商索取故障率，亦可根据军用手册MIL-HDBK-217F或Bell-core/Telcordia SR332标准计算。MTBF与FIT率之间的关系如下所示：



但是，上述故障率仅对浴盆曲线中的恒定故障率周期有效，如图1所示。

浴盆曲线描绘的是产品引入时的早期（“早期故障期”）故障、正常使用寿命内发生的故障（“恒定故障率”）以及产品设计寿命结束时的故障。因此，生产过程中，通常会进行某种形式的“老化试验”，排除早期故障期故障。老化试验过程中，在各种温度作用下，器件潜在缺陷会加快发生，这样便可以确保器件在交付、装入系统之前失效。

您可以通过韦伯分布、或寿命数据与分析来确定您的产品或系统在浴盆内的位置，利用Excel很容易完成。形状参数β表明故障率是稳定、增加还是减少。若形状参数(β)小于1.0，则表明早期故障期内，故障率在下降，若形状参数大于1.0，则表明故障率在上升，而此现象会在磨损阶段出现。

为了确保成功概率合格，许多产品都要求MTBF必须远远高于预期使用寿命。

确定您在浴盆曲线中的位置后，如果您认为系统至少在MTBF期间可以继续无故障运行，那也是情有可原的。然而情况并非如此。MTBF是从统计学角度描述产品在使用寿命内可能出现的故障率；并非指产品的预期使用寿命。如果想要获得产品的预期使用寿命，我们需要考虑通过以下公式所求得的成功概率，其中t表示预期工作时间（单位：小时）。



将成功概率绘制成图之后，可以看到，当预期工作时间接近MTBF时，成功概率为0.37左右，如图2所示。这意味着成功概率这一单个模块在MTBF达到0.37所消耗的时间之后，仍然有效。如果考虑到一批器件，则其中的37%仍然正常工作。

因此，为了确保工作寿命内成功概率合格，许多系统/产品都要求MTBF必须远远高于预期使用寿命。例如，假设使用寿命为五年，成功概率为0.99，则产品所要求的MTBF必须达到4,361,048小时或497年，如以下公式所示。



显而易见，这远远超过了使用寿命。

可靠性计算

您可以采用以下方法之一计算可靠性与MTBF——零件计数分析或零件应力分析。其中零件计数分析比较简单，有时候可以在开发周期早期进行，作为产品是否达到可靠性要求的指标之一。此类分析考虑到了零件质量水平、数量以及使用环境。零件计数分析可以快速进行。但是，结果趋向于保守，导致故障率上升，MTBF缩短。


图1 - 浴盆曲线追踪产品引入时的早期（“早期故障期”）故障、使用寿命内所出现的故障以及寿命结束后的“磨损”故障。


图2 - 当预期工作时间接近MTBF时，成功概率为0.37。

零件应力分析将会考虑到更多参数，因此所需时间更长，但是此类分析的结果更加准确。应力分析需要考虑到温度、电应力、质量、结构、工作环境等许多因素，具体取决于您所分析的组件种类。对于当前应用而言，此类分析所获得的故障率要准确得多。