詹家強(qiáng)

（天津七一二通信廣播股份有限公司，天津，300000）

0 引言

電子元器件的固有缺陷是導(dǎo)致產(chǎn)品在使用早期過(guò)程中提前失效的主要原因，而老煉篩選試驗(yàn)是保障電子元器件在使用前期便可以剔除其固有的缺陷，保障電子元器件的產(chǎn)品質(zhì)量及其特征符合客戶的使用質(zhì)量需求。電子元器件的質(zhì)量控制工作使長(zhǎng)期以來(lái)各項(xiàng)產(chǎn)品質(zhì)量分析和疑難質(zhì)量問(wèn)題診斷研究工作都得到了較大的發(fā)展。而當(dāng)前最常見(jiàn)的篩選方式就是“老煉”，即讓半導(dǎo)體器件在高溫、高壓條件下進(jìn)行超負(fù)荷工作，從而促使電子元器件的固有缺陷在短時(shí)間內(nèi)暴露出來(lái)，提升產(chǎn)品質(zhì)量控制的有效性[1]。

當(dāng)前常見(jiàn)的電子元器件老煉篩選試驗(yàn)方法主要是指，在一定的高溫環(huán)境下，在較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)對(duì)電子元器件連續(xù)不斷地施加相應(yīng)的電應(yīng)力，通過(guò)特別設(shè)置的電-熱應(yīng)力的綜合作用來(lái)進(jìn)一步催化電子元器件內(nèi)部在未來(lái)使用過(guò)程中產(chǎn)生的物理和化學(xué)反應(yīng)。促使電子元器件中隱含的各種潛在缺陷盡早暴露出來(lái)，從而實(shí)現(xiàn)電子元器件質(zhì)量控制的目的[2]。為了有效提升老煉篩選技術(shù)的對(duì)電子元器件質(zhì)量檢測(cè)的有效性，首先分析了電子元器件的篩選方法，并且通過(guò)質(zhì)量灰色預(yù)測(cè)挖掘算法以及質(zhì)量灰色關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，從老煉試驗(yàn)數(shù)據(jù)中挖掘置信度大于預(yù)定閾值的規(guī)則，從而更好實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量控制。

1 電子元器件老煉篩選方法

■1.1 老煉篩選重要概述

在當(dāng)前大量的老煉試驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)，電子元器件和設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中呈現(xiàn)的元器件故障缺陷會(huì)隨著時(shí)間的變化而暴露出來(lái)，而時(shí)間的變化曲線通常呈一個(gè)“浴盆”曲線形狀。電子元器件的應(yīng)用過(guò)程就如同人類的死亡率曲線，即人類的死亡率在嬰幼期和老年期死亡率較高，而青壯年期的死亡率較低，且相對(duì)穩(wěn)定。而電子元器件在早期使用過(guò)程中失效的頻率高而隨后技術(shù)下降，使用中期，失效的頻率成為“偶然”失效率，呈最低或是近似于不變的狀態(tài)。且使用后期，電子元器件達(dá)到使用損耗嚴(yán)重期，則其產(chǎn)品的使用損耗失效率會(huì)急速提升。其中，早期失效率升高的主要原因是電子元器件在生產(chǎn)和制造過(guò)程中存在的固有缺陷；而偶然失效期元器件失效率穩(wěn)定的原因則是由于多種不確定應(yīng)力作用沖擊造成的隨機(jī)沖擊，屬于偶然性失效；而后期失效率增高的原因是電子元器件在使用過(guò)程中受到老化、磨損、耗損、疲勞等多種物理變化而造成的必然性失效。基于此，電子元器件的老煉篩選方法則是有效避免電子元器件早期失效率升高的重要方法，即通過(guò)老煉篩選方法將電子元器件中固有的缺陷在老煉試驗(yàn)中暴露出來(lái)，避免元器件的質(zhì)量受到影響，有效降低元器件的故障率，提升產(chǎn)品的可靠性。

電子元器件的老煉篩選方法主要有溫度循環(huán)和隨機(jī)振動(dòng)兩種老煉篩選應(yīng)力方法。而當(dāng)前較為權(quán)威電子元器件質(zhì)量控制和環(huán)境篩選方法選擇有效性如圖1 所示。老煉篩選方法主要是通過(guò)不同的應(yīng)力試驗(yàn)篩選不同級(jí)別上固有缺陷，即元器件的工藝缺陷、設(shè)備缺陷以及加工缺陷等多種缺陷類型[3]。

圖1 環(huán)境應(yīng)力篩選有效性示意圖

■1.2 溫度循環(huán)篩選方法

溫度循環(huán)篩選是老煉篩選試驗(yàn)對(duì)元器件部組件質(zhì)量控制較為有效的應(yīng)力篩選方法。這種篩選方法可以有效暴露元器件組件工藝和施工過(guò)程中存在的固有缺陷，如組裝缺陷、破裂、絕緣裂口、焊接缺陷以及容差漂移等多種物理缺陷。溫度循環(huán)老煉篩選方法需要考慮4 個(gè)環(huán)境因素，即最高溫度、最低溫度、溫度變化率以及循環(huán)次數(shù)。

（1）最高溫度。溫度循環(huán)老煉篩選試驗(yàn)在測(cè)試元器件質(zhì)量時(shí)，其所有的最高溫度不得超過(guò)元器件所有構(gòu)件材料的最高溫度中的最低值。并且需要考慮元器件各組件產(chǎn)品技術(shù)條件所規(guī)定的最高溫度值。

（2）最低溫度。溫度循環(huán)老煉篩選試驗(yàn)所測(cè)試的元器件組件測(cè)試環(huán)境不得低于元器件構(gòu)件組成材料的最低額定溫度中的最高值。

（3）溫度變化率。溫度變化率直接影響了元器件老煉篩選試驗(yàn)的效果。溫度的最大變化率取決于熱心特性和被篩選產(chǎn)品的承受能力。

（4）循環(huán)次數(shù)。根據(jù)我國(guó)《電子產(chǎn)品環(huán)境應(yīng)力篩選方法》（以下簡(jiǎn)稱《方法》），老煉篩選試驗(yàn)的溫度循環(huán)時(shí)間通常為90h～180h，之間約經(jīng)歷25～50 次熱循環(huán)[4]。

■1.3 隨機(jī)振動(dòng)篩選方法

元器件的老煉篩選方法中的振動(dòng)篩選在使用時(shí)需要根據(jù)元器件的不同類型而選擇不同的振動(dòng)種類，如隨機(jī)振動(dòng)、正弦掃描等。并且在使用過(guò)程中需要考慮2 個(gè)參數(shù)。

（1）振動(dòng)等級(jí)。根據(jù)《方法》，隨機(jī)振動(dòng)篩選方法的振動(dòng)等級(jí)為0.05～0.055g2/Hz。并且在篩選試驗(yàn)過(guò)程中根據(jù)振動(dòng)激勵(lì)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特征對(duì)其進(jìn)行振動(dòng)檢查，實(shí)時(shí)優(yōu)化振動(dòng)譜等級(jí)。需要注意的是，隨機(jī)振動(dòng)試驗(yàn)因某種原因無(wú)法進(jìn)行時(shí)，選用正弦掃描振動(dòng)開(kāi)展老煉篩選試驗(yàn)。

（2）持續(xù)時(shí)間。根據(jù)《方法》，在進(jìn)行隨機(jī)振動(dòng)試驗(yàn)時(shí)，建議對(duì)三個(gè)軸向各進(jìn)行10min 振動(dòng)，但是應(yīng)視具體試驗(yàn)的元器件部件的大小和剛度來(lái)確定振動(dòng)時(shí)間?！斗椒ā分幸?guī)定的隨機(jī)振動(dòng)功率密度如圖2 所示[5]。

圖2 隨機(jī)振動(dòng)功率譜密度圖

2 基于數(shù)據(jù)挖掘的老煉篩選試驗(yàn)質(zhì)量控制方法

■2.1 算法分析

老煉試驗(yàn)是元器件的質(zhì)量控制的重要方法之一，從技術(shù)層面提升老煉篩選試驗(yàn)的成效，并且通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型，優(yōu)化老煉篩選試驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)成效。當(dāng)前常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有聚類法、關(guān)聯(lián)法以及概念描述法等，主要是通過(guò)決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模糊理論算法以及貝葉斯理論、灰色理論等計(jì)算規(guī)則來(lái)提升老煉篩選試驗(yàn)數(shù)據(jù)的有效性[6]。文章主要基于灰色理論構(gòu)建老煉試驗(yàn)質(zhì)量灰色預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘模型，通過(guò)灰色理論算法來(lái)提取系統(tǒng)質(zhì)量數(shù)據(jù)序列，從中挖掘產(chǎn)品老煉篩選試驗(yàn)的變化規(guī)律，從而有效推測(cè)元器件的質(zhì)量控制行為和質(zhì)量控制決策的有效性。

基于數(shù)據(jù)挖掘的灰色預(yù)測(cè)質(zhì)量控制模型首先需要通過(guò)對(duì)元器件的質(zhì)量采樣裝置進(jìn)行質(zhì)量數(shù)據(jù)采樣，將采樣的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行整理后，通過(guò)灰色理論算法將計(jì)算出元器件的質(zhì)量控制預(yù)測(cè)值。質(zhì)量灰色關(guān)聯(lián)分析主要是通過(guò)將一般控制系統(tǒng)附加在質(zhì)量灰色關(guān)聯(lián)控制器而得到。即通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度υ(M,N)來(lái)確定老煉試驗(yàn)的質(zhì)量控制矢量P。將輸出的老煉試驗(yàn)質(zhì)量測(cè)試矢量M 朝著接近質(zhì)量目標(biāo)矢量N。

假設(shè)Mi=[Mi(1),Mi(2),…,Mi(n)]，(i=1,2,…,m)表示采集數(shù)據(jù)的輸出向量為質(zhì)量的采樣序列。即其響應(yīng)式為：

其中，Mi表示時(shí)間響應(yīng)函數(shù)；ai即bi分別表示的參數(shù)列；k 表示序數(shù)。

當(dāng)控制算子f 滿足條件(2)時(shí)則可以將其視為質(zhì)量灰色預(yù)測(cè)控制方法。

將灰色關(guān)聯(lián)的υ(M,N)來(lái)確定矢量控制矢量，其分析實(shí)質(zhì)是通過(guò)比較數(shù)據(jù)到曲線幾何形狀的相似度，其相似度越高，質(zhì)量的變化趨勢(shì)就越接近，則元器件產(chǎn)品的生產(chǎn)行為對(duì)質(zhì)量影響的關(guān)聯(lián)度就越大。這樣就可以從老煉試驗(yàn)的結(jié)果中提煉出影響元器件質(zhì)量的重要因素、特征及對(duì)系統(tǒng)影響的差別。

假設(shè)N=[N1，N2，…，Nm]T表示輸出質(zhì)量的矢量集合，且M=[M1，M2，…，Mm]T表示目標(biāo)質(zhì)量的矢量集合。若是其中質(zhì)量控制矢量U=[u1，u2，…，um]T中需滿足條件uk=fk(υ(M，N)) 及K=1，2，…，s。其中灰色關(guān)聯(lián)的幾何υ(M，N)則表示質(zhì)量的灰色關(guān)聯(lián)控制。因此，基于灰色關(guān)聯(lián)度的υ(M，N)質(zhì)量灰色關(guān)聯(lián)度系統(tǒng)計(jì)算公式為：

其中，ρ表示質(zhì)量分辨系數(shù)且ρ ∈(0，∞)，則ρ越小分辨率就越大。一般情況下，ρ的值為[0,1]；且|x0(t)-xi(t)|表示在t 時(shí)刻的質(zhì)量指標(biāo)x0及xt的絕對(duì)差；且表示兩集合之間的質(zhì)量最小差；表示兩個(gè)集合之間的質(zhì)量最大差[7]。

通過(guò)構(gòu)建的質(zhì)量信息數(shù)據(jù)庫(kù)，從老煉試驗(yàn)采集的數(shù)據(jù)集合中挖掘出數(shù)據(jù)中隱含的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并且找出其中隱含的關(guān)聯(lián)。這時(shí)，假設(shè)質(zhì)量的數(shù)據(jù)集合R表示為R={r1,r2,???,rm}，其中ri是表示老煉試驗(yàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的記錄數(shù)據(jù)。每個(gè)質(zhì)量記錄都有著相對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)符號(hào)，假設(shè)X→Y為其中的一條關(guān)聯(lián)規(guī)則，分別用S表示質(zhì)量數(shù)據(jù)集中的支持度；C表示在采集的數(shù)據(jù)集合的置信度，分別可以通過(guò)公式(4)、公式(5)計(jì)算。

其中r 表示數(shù)據(jù)集合R 中的老煉試驗(yàn)的缺陷樣本數(shù)據(jù)；t 表示在t 時(shí)刻內(nèi)的含有的缺陷規(guī)則X 和Y 關(guān)聯(lián)性。

■2.2 基于灰色理論和數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量控制應(yīng)用步驟

根據(jù)以上計(jì)算規(guī)則計(jì)算出的最小置信度（minC）和最小支持度（minS），按照灰色理論和關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的元器件老煉試驗(yàn)得出的固有缺陷關(guān)聯(lián)規(guī)則程序如圖3 所示。

圖3 質(zhì)量灰色預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘控制流程圖

3 算例實(shí)踐

電子元器件老煉篩選試驗(yàn)根據(jù)老煉篩選試驗(yàn)的技術(shù)方法針對(duì)元器件的型號(hào)、任務(wù)以及涉及面廣等特點(diǎn)選擇合適的老煉篩選試驗(yàn)方法。并且，為了提升元器件和零部件的構(gòu)成組件和系統(tǒng)的基本單元的性能和可靠性程度都直接影響著電子元器件產(chǎn)品的質(zhì)量。因此，為了驗(yàn)證文章基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提出的實(shí)現(xiàn)電子元器件老煉篩選質(zhì)量超前控制，利用文章設(shè)計(jì)的預(yù)測(cè)算法技術(shù)對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量控制特性給出既定的合乎試驗(yàn)精度的預(yù)測(cè)值。文章以某次電子元器件的老煉篩選試驗(yàn)為例，選擇電子元器件的電容器、半導(dǎo)體集成電路、晶體管以及繼電器等共18630 支進(jìn)行試驗(yàn)，具體情況如表1 所示。

表1 老煉試驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)

根據(jù)文章設(shè)計(jì)的灰色理論質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘規(guī)則分析，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的電子元器件的老煉篩選信息表。并且根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中電子元器件老煉試驗(yàn)缺陷來(lái)預(yù)測(cè)老煉篩選試驗(yàn)的質(zhì)量預(yù)測(cè)情況，具體預(yù)測(cè)結(jié)果如表2 所示。

表2 電子元器件老煉篩選質(zhì)量預(yù)測(cè)結(jié)果分析

從表2 可以看出，文章對(duì)電子元器件的老煉篩選預(yù)測(cè)精度更好，絕對(duì)殘差以及相對(duì)殘差隨著k 值升高，產(chǎn)品的殘差值更低。因此，使用文章設(shè)計(jì)的質(zhì)量灰色預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘模型可以更好地提升電子元器件老煉試驗(yàn)的效果。

4 結(jié)語(yǔ)

總而言之，電子元器件老煉篩選試驗(yàn)是提升產(chǎn)品實(shí)用性和可靠性的重要手段，通過(guò)老煉篩選試驗(yàn)提升產(chǎn)品的合格率有著更好的作用。文章設(shè)計(jì)的質(zhì)量灰色預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘模型可以更好地優(yōu)化老煉篩選試驗(yàn)的成效，基于老煉篩選試驗(yàn)的數(shù)據(jù)采集具有更加廣闊的研究前景。在灰色理論和關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的總合規(guī)則研究下，從質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)中利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和挖掘技術(shù)引入產(chǎn)品質(zhì)量控制優(yōu)化?；诖耍美蠠捄Y選試驗(yàn)可以有效避免電子元器件在未來(lái)使用過(guò)程中，因?yàn)樯a(chǎn)過(guò)程中存在的固有缺陷導(dǎo)致電子元器件的使用可靠性降低。將老煉篩選試驗(yàn)貫穿在質(zhì)量檢驗(yàn)、設(shè)計(jì)質(zhì)量控制、工序質(zhì)量控制以及供貨商各個(gè)環(huán)節(jié)的質(zhì)量控制，有效提升電子元器件的質(zhì)量控制。