摘 要

随着电网的不断建设与发展，融合先进的传感器测量技术、通信技术、信息技术和控制技术的现代化电网初步形成，海量电能计量设备投入其中运行，但电能计量设备的故障率始终居高不下，使得电网对其可靠性提出了相应的要求。微处理器作为电能计量设备的核心，连接着包括显示、计量和通信在内的各种模块，一旦微处理器发生故障，它控制的某些模块也会受到相应的影响而发生故障，因此，对电能计量设备微处理器可靠性的研究十分重要。

可靠性预计是可靠性研究中的重要环节，通过可靠性预计可以获得产品的失效率预计值从而判断产品是否满足相应的要求，可靠性预计方法又分为基于故障率经验模型的方法和基于失效物理模型的方法。基于故障率经验模型是目前比较常用的可靠性预计方法，这种方法的依据是在大量现场数据基础上形成的可靠性预计手册，但未能深入到失效的本质并且对于数据尚不完善的新技术而言预测结果偏差很大，因此，基于失效物理模型的可靠性预计方法是未来可靠性研究领域的重点。

本文结合失效物理的相关内容，给出了一种基于失效物理的微处理器可靠性预计方法，完成了如下工作：

首先，根据半导体技术的发展带来的影响，分析了对集成电路类电子产品可靠性影响最大的四种失效机理，确定了各机理对应的寿命表达式，通过结合深亚微米器件电压、电流模型，进一步得到了各机理的寿命应力模型。

然后，根据机理之间的竞争关系，建立起多失效机理下的电能计量设备微处理器可靠性模型，在该模型的基础上，结合蒙特卡罗方法与极大似然估计方法，给出了一种基于失效物理的电能计量设备可靠性仿真方法。

最后，在MATLAB平台上采用前述方法以130nm工艺的微处理器为例进行了仿真，得到了该工艺下的微处理器失效分布表达式。

关键词：微处理器、失效物理、蒙特卡洛、极大似然估计、失效分布

ABSTRACT

With the continuous construction and development of the power grid, the modernized power grid integrating advanced sensor measurement technology, communication technology, information technology and control technology has initially formed and large amount of energy metering equipment has been put into operation. However, the failure rate of electric energy metering equipment is always high, which makes the grid puts forward corresponding requirement for its reliability. As the core of the metering equipment, microcontroller connects many modules such as display, metering and communication module. Once the microcontroller fails, those modules controlled by it will be affected and consequently fail. Based on this, research on the reliability of microcontroller used in electric energy metering equipment is of great importance.

Reliability prediction is an important part of reliability research. Through reliability prediction, the product's failure rate prediction value can be obtained to judge whether the product meets the corresponding requirements. There are two reliability prediction methods: empirical failure rate model based method and physics of failure based method. The method based on failure rate empirical model is a commonly used reliability prediction method the basis of which is the reliability prediction manual formed on the basis of a large amount of field data, but it fails to penetrate into the nature of failure and the prediction result for newly technology which does not have enough data is not accurate. Therefore, the reliability prediction method based on the failure physical model is the focus of future reliability research.

Based on the related content of failure physics, this paper presents a microprocessor reliability prediction method based on failure physics, and completes the following work:

First, according to the influence of the development of semiconductor technology, the four failure mechanisms that have the greatest impact on the reliability of integrated circuit electronic products are analyzed. The life expression of each mechanism is presented respectively. By combining the voltage and current models of deep submicron devices, the life stress models of each mechanism are further obtained.

Then, based on the competition relationship between these mechanisms, the reliability model for electric energy metering equipment under multiple failure mechanisms is established. On the basis of this model, a physics-of-failure based reliability simulation method for electric energy metering equipment combined with Monte Carlo method and maximum likelihood estimation method is given.

Last, simulation of 130nm technology using the method mentioned above is demonstrated as an example and the failure distribution expression of the microcontroller is obtained.

Key Words: Microcontroller; physics-of-failure; Monte Carlo; maximum likelihood estimation; failure distribution

目录

摘 要 I

ABSTRACT II

1.绪论 1

1.1 研究背景与意义 1

1.2 电子产品可靠性研究方法现状 2

1.2.1 可靠性试验方法 2

1.2.2 可靠性预计方法 3

1.3 本文的研究内容 3

2.微处理器主要失效机理及模型 5

2.1 微处理器主要失效机理及模型 5

2.1.1 热载流子注入效应 5

2.1.2 负偏压温度不稳定性 7

2.1.3 与时间相关的介质击穿 8

2.1.4 电迁移 9

2.2 深亚微米器件的电压、电流模型 10

2.3 本章小结 12

3.微处理器可靠性建模与仿真方法 13

3.1 微处理器可靠性仿真模型的建立 13

3.1.1 失效机理间的关系 13

3.1.2 微处理器可靠性模型 14

3.2 微处理器可靠性仿真方法 14

3.2.1 蒙特卡罗仿真方法 15

3.2.2 极大似然估计 15

3.3 本章小结 16

4.微处理器可靠性仿真实现与结果 17

4.1 可靠性仿真方法的实现 17

4.1.1 仿真平台的确定 17

4.1.2 蒙特卡罗方法的实现 17

4.1.3 极大似然估计法的实现 18

4.1.4 总体仿真流程 20

4.2 微处理器仿真与结果 21

4.3 本章小结 24

总 结 26

参考文献 27

致谢 29

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

随着电网的不断建设，融合先进传感器的测量技术、通信技术、信息技术和控制技术的现代化电网初步形成，以电能计量设备为基础的高级量测体系（AMI）也成为了智能电网的核心，伴随而来的还有海量电能计量设备的投入运行，但根据统计结果得知，新装电能表的故障率较高，第一年运行就可以达到900ppm甚至6000ppm^[1]，电能计量设备的质量问题需要引起重视。

作为产品质量中的一项重要指标，产品可靠性一直是人们关注的重点。所谓产品可靠性指的是产品在规定时间内、规定条件下，完成规定功能的能力^[2]。可靠度和平均寿命可以用来描述产品的可靠性，是两个常用的可靠性指标，可靠度是一个概率，描述产品在规定时间内与条件下完成规定功能的能力；平均寿命根据产品是否可维修有着不同的定义，通常将失效前的时间认为是不可维修产品的平均寿命。与可靠性相对的概念是失效，可以用失效分布、失效率等来描述产品的失效。失效分布也称为寿命分布，其含义与可靠度相反，描述产品不能完成规定功能的概率，指数分布和正态分布较为常用，它们也可以用威布尔分布进行近似；失效率的定义为产品在时刻t之后的单位时间内，发生失效的产品数与t时刻未失效的产品数之比。

掌握以上这些指标，便可以对产品的可靠性进行一个定量的评估，因此对产品可靠性指标的研究是可靠性研究的重点。

在对电能计量设备的可靠性进行研究之前，首先明确了其组成结构，主要包括CPU主板、电源模块、计量模块、上行通信模块、下行通信模块、显示单元和运行软件等，硬件之间的关系可以用图1.1表示。从图中可以看出，在电能计量设备各组成模块中，微处理器连接着各模块，与各项功能的实现都紧密相关，是整个电能计量设备中的中枢，因此研究电能计量设备微处理器可靠性可以极大的提高计量设备的可靠性，进而对提升电网可靠性也有较大的帮助。

图1.1 电能计量设备的构成

可靠性预计和可靠性试验是获得电子产品可靠性指标的重要方式，是两种重要的可靠性研究方法，但常用的基于故障率经验模型的方法进行预计和可靠性试验获取可靠性指标都存在未能深入到失效的本质这一问题，学者们提出了一种基于失效物理的、从微观角度深入失效内在原因的可靠性研究方法，以达到更加科学、有效地完成对产品进行可靠性评估的目的。

本文的目的在于将基于失效物理的可靠性预计方法应用到电能计量设备上，为评估电能计量设备的可靠性提供新的研究思路。

1.2 电子产品可靠性研究方法现状

1.2.1 可靠性试验方法

可靠性试验根据不同的目的和施加应力的不同可以进一步分为可靠性研制试验、可靠性增长试验、可靠性验证试验、环境应力筛选和寿命试验；根据可靠性试验的发展过程又可以分为传统可靠性试验与高加速应力试验（HAST），其中，高加速应力试验又可以分为高加速寿命试验（HALT）和高加速应力筛选（HASS）。通过这些可靠性试验，可以在产品的全生命周期内有效提高产品的可靠性，验证和考核产品是否适应预计的环境以及是否能满足可靠性指标。下面按照第一种分类方式对各可靠性试验分别做简单介绍。

可靠性研制试验的通过施加加速应力发现产品在设计阶段存在的缺陷，达到尽可能提高产品固有可靠性水平的目的。

可靠性增长试验的目的是发现产品的设计缺陷，将可靠性增长到规定的标准，施加的应力通常是模拟实际的使用环境以评估实际的可靠性水平。

可靠性验证试验又分为鉴定试验和验收试验，两者施加的应力均应当准确模拟产品实际的使用环境，但两者的目的略有不同。可靠性鉴定试验的目的是评估产品的可靠性，为设计定性提供决策依据；可靠性验收试验则是在产生完成设计之后评估其可靠性是否保持设计阶段的水平，为验收提供参考。

环境应力筛选则是为了发现和筛除早期故障，提高产品在使用初期的可靠性或排除早期失效对其他可靠性试验的影响，通常采用加速应力。

寿命试验的目的主要是为了评估产品寿命，通常采用加速寿命试验来完成。

目前对于电能计量设备的可靠性试验已有的方案包括采用高温高湿双应力环境实现加速寿命测试^[3]、在可靠性强化试验的基础上采用温度和湿度双应力恒定定时截尾的方式开展加速寿命试验^[4]，采用步进应力施加模式对智能电能表进行温度应力、高速温度循环、随机振动、温度与振动综合应力等高加速寿命试验^[5]和以温度、湿度为加速应力的加速退化试验的方法等^[6]，不难看出，目前对于电能计量设备的可靠性试验并没有统一的试验方案，对于应力的选择更是缺乏统一的确定标准。

1.2.2 可靠性预计方法

在设计阶段对产品可靠性指标的评估即为产品可靠性预计，分为可靠性预计分为两类：基于可靠性预计手册的方法和基于失效物理的方法。

基于可靠性预计手册的方法是电子产品可靠性预计的最常用方法，它认为元器件的失效率为常数，失效分布满足指数分布，在通过手册获得元器件的失效率之后结合产品的可靠性框图获得整体的失效率，这类方法又可以分为元器件计数法和元器件应力法。比较常用的可靠性预计手册包括MIL-HDBK-217F、IEC/TR 62380、Telcordia SR-332、SN 29500以及我国的国军标 GJB/Z299C。这类方法的优点在于其依据的可靠性预计手册数据来源于现场，准确度较高。但这类方法同时也存在两个缺点，一方面，对于新技术由于缺乏现场数据且通过试验获得结果需要大量的时间与资金投入，且现场数据与实验结果远远跟不上产品更新换代的速度；另一方面，预计手册未深入到失效的本质，因此其使用受到了一定的限制。

针对上述存在的问题，学者Petch在失效物理的研究基础上提出了基于失效物理模型的预计方法，该方法从微观角度找出器件失效的原因，并建立对应的寿命应力模型，进一步得到产品的可靠性指标^[7]。因为这一方法以研究产品由于材料、结构中的一系列物理化学变化而发生失效的可靠性物理为基础，从微观角度入手深入到失效的本质，采用的预计模型来自相关公开的文献，所以可以确定预计模型的假设条件、结果局限性、置信水平等，考虑了元器件寿命器件内的环境条件和器件自身的材料结构特点，是未来进行产品可靠性评估的重要手段之一。

1.3 本文的研究内容

本文的研究内容为基于可靠性物理、以主要的失效机理及其模型为依据，对电能计量设备中的微处理器进行可靠性建模与仿真，本文的主要结构安排如下：

第一章，绪论，首先介绍本文的研究背景与意义，提出了对电能计量设备进行可靠性研究的重要性，然后分别介绍了可靠性试验与可靠性预计的研究现状，说明了基于失效物理模型的可靠性预计方法可以在产品设计阶段、从产品失效的根本原因入手进行预计，是未来进行可靠性预计的重要手段，也是本文研究的方法。

第二章，微处理器主要失效机理及其模型。论述了电能计量设备中的微处理器归属的电子器件类别，再结合技术发展的特点列举了本文中主要考虑的四种失效机理，对各机理的理论解释与模型展开介绍，最后为了获得各机理对应的寿命应力模型，引入了深亚微米器件的电压、电流模型。

第三章，电能计量设备微处理器可靠性模型与仿真方法。本章节在掌握了前面四种失效机理及其模型的基础上展开，介绍了失效机理之间的竞争关系，由此给出了四种失效机理共同作用下的电能计量设备可靠性模型，并介绍了仿真的原理及采用的方法：蒙特卡罗仿真方法和极大似然估计法。

第四章，电能计量设备用微处理器可靠性仿真结果。以可以获得参数的130nm工艺为例，给出了仿真用的程序与结果。

最后对本文提出的基于失效物理对电能计量设备微处理器进行可靠性建模仿真与预计的方法存在的问题进行了总结，并对这一方法的实施在未来需要重点研究的内容进行了展望。

第2章 微处理器主要失效机理及模型

本章主要介绍电能计量设备中微处理器的几种主要失效机理，包括理论解释与相应的物理模型，为了将各失效机理的寿命表达式与应力结合获得寿命应力模型，还对深亚微米器件的电压、电流模型进行了介绍。

2.1 微处理器主要失效机理及模型

电能计量设备所采用的微处理器，其本质是由大量的集成电路所组成的中央处理器，而集成电路大多都是基于半导体技术的，CMOS技术是目前一种常见的半导体集成电路工艺，因此对微处理器失效机理的研究可以归结为对MOS器件失效机理的研究。

半导体技术的发展使集成电路的集成规模不断提高，CMOS电路为了获得更高的密度、速度和功率改善而在尺寸上进一步规模化，但是由于亚阈值没有改变且为了保持竞争力，供电电压没有随着尺寸发生相应的改变，由此导致MOS器件的氧化层和沟道中的电场、电极与导线层间接触孔的电流密度也在提高。电场强度的增加使得泄漏电流增加，使氧化层的可靠性受到威胁，介质退化加剧，更容易发生介质的击穿；氧化层厚度的减小会使得由负偏压温度不稳定性产生的界面陷阱密度增加；尺寸规模化引起沟道与栅极场强的增大，载流子在沟道中加速更容易获得能量，相应的退化会加剧；电迁移效应的严重程度与电流密度有关，因此电流密度的增加，使得电迁移现象更加严重^[8]。

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