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商品详细描述
光纤互连器件以及无源器件可靠性—
第2部分：
基于加速老化试验—温度和湿度试验可靠性的定量评估；稳态
国际电子技术委员会 电话：+41 22 919 0300 e-mail: inmail@iec.ch
IEC网站：http://www.iec.ch
检索号码：CEI/IEC 62005-2：2001
目 录
国际电子技术委员会（IEC—International Electrotechnical Commission）
光纤互连器件以及无源器件可靠性—
第2部分：基于加速老化试验—温度和湿度试验可靠性的定量评估；稳态
前 言
1） IEC（国际电子技术委员会）是一个包含所有国家电子技术委员会的标准化世界性组织。IEC的目标是在电学和电子学领域促进所有有关标准化问题的国际合作。基于此目的，除了其它活动以外，IEC还出版国际标准。IEC将准备工作委托给技术委员会，任何对所涉及课题感兴趣的IEC国家委员会都可以参与到准备工作中。与IEC取得联系的国际官方以及非官方组织也可以参与到准备工作中。IEC与ISO（国际标准化组织）在2个组织间通过协议确定的条件的一致性方面紧密合作。
2） IEC有关技术问题的正式决定或者协定都尽量接近地表达相关课题的一个国际上一致的意见，因为每个技术委员会都有来自所有感兴趣的国家委员会的代表。
3） 出版的文件以推荐的形式推向国际应用，印刷成标准、技术规格、技术报告或指导的形式，在相关领域被国家委员会所接受。
4） 为了促进国际统一，IEC国家委员会承诺在他们的国家以及地区标准中的最大可能范围内明确应用IEC国际标准。相关国家或者地方标准中应该明确指出其与IEC标准的所有分歧。
5） IEC不提供任何正式程序表明其支持，也没有为任何设备声明与IEC标准一致性的责任。
6） 请注意，本国际标准的某些部分可能是有专利权的课题，IEC没有责任识别任何或者说所有的这种专利权。
国际标准IEC62005-2由IEC的下属委员会86B起草，86B代表：IEC技术委员会86：光纤光学的光纤互连器件以及无源器件。
本标准的文本来自于以下文件：
有关本标准批准投票的完整信息见上表中所列的投票报告。
本标准依据ISO/IEC指导第3部分制定。
IEC62005由以下几部分组成：
n 第一部分：导读及定义
n 第2部分：基于加速老化试验—温湿度试验的定量评估；稳态
n 第3部分：评估无源器件失效模式以及失效机理的相关试验
n 第4部分：产品筛选
n 第5部分：使工作环境标准化的可靠性加速试验
n 第6部分：利用市场应用的数据来确定，表明以及提高器件的可靠性
n 第7部分：生命应力模拟
委员会决定直到2006年才对标准的内容进行更改。这时标准将会被：
n 重新确认
n 撤消
n 被修订版本替代或者
n 修订
简 介
光纤互连器件以及无源器件可靠性—
第2部分：基于加速老化试验—温度和湿度试验可靠性的定量评估；稳态
1、 范围
IEC62005的本部分（第2部分）提供了一个定义光无源器件可靠性的基础。它给出了寿命试验程序、失效率计算以及结果表达方式的建议。除了这些通用的指导以外，还举例说明了计算器件在工作过程中瞬间失效率的计算方法。
2、 参考标准
下列标准文件中包含的条款，通过在本文中的引用，组成了IEC62005本部分中的条款。标明日期的参考标准，其后续的修订或者改版将不会应用于本标准。鼓励基于IEC62005本部分达成协议的组织研究采用下列参考标准文件最新版本的可能性。没有标明日期的参考标准，应该采用标准文件的最新版本。IEC以及ISO的成员保持现有有效国际标准的记录。
3、 老化失效试验的指导
3．1失效分布
经验表明光无源器件疲劳失效可以采取失效时间的对数正态分布。也就是说以e为底数失效时间的对数值将会是一个正态分布。差值参数σ是以e为底数失效时间对数的标准偏差。对数正态分布是本标准中计算的基础。
对数正态分布的概率分布函数如等式（1）所示：
（1）
这里，
tm=t50，是失效的中值时间（MTF，Median Time to Failure），表示50%的样本失效时的时间；
σ，是ln(t)的标准偏差。
某些情况下，威布尔（Weibull）分布可以更好地表达失效分布。本条款概述地规则仍旧有效，但是涉及确定疲劳失效率地计算是不同的。在试验结果表明有不止一个重大失效机理时，每一种情况的失效中值时间和差值都应该公布。
应该提供信息作为用在可靠性预测中推断模式以及激活能量的依据。市场反馈信息应该用来对比支持加速老化试验的原理。市场反馈信息表明失效率与预测的有很大差别时，应该进行失效分析使得加速老化试验程序得以适当的修改。
本标准中失效率用FIT值表示，这里，一个FIT定义为109器件-小时中有一个失效产品。在系统可靠性评估中这种失效率的表达方式比MTF数据更有价值。从系统的观点来看，早期失效是很严重的。MTF是指一半器件失效时的时间，其本身在计算系统可靠性中没有价值。
3．2失效中值时间
加速试验用来证明光无源器件的长期可靠性。在合理的试验时间下，高温高湿寿命试验是提供可靠性数据应用最广泛的试验方案。
对于温度过应力，寿命和温度的关系来自于阿列纽斯（Arrhenius）关系式：
t50=R0exp(-EA/kT) (2)
这里，
t50是指失效中值时间（MTF），取自50%样品失效的时间；
R0是系数；
K是指玻尔兹曼（Boltzmann）常数（8.6*10-5eV/K）；
T是指温度，单位K（Kelvins）；
EA是指激活能量，单位eV(电子伏特)。
寿命和湿度之间没有通用的关系。除非有相反的证据时，可以采用下列等式：
t50=R0exp(-ηHR2) (2)
这里，
η是指湿度激活参数；
HR是指相对湿度，用百分比表示（%）。
加速率已知时，可以计算任何工作温度和湿度的失效中值时间。如果对数正态分布的标准偏差已知，作为时间的函数的失效率就可以计算出来。为了得到疲劳寿命足够准确的分布，应该选择适当的样品数量。建议每个寿命试验的样本数量不少于25个，同时采用随机取样技术以消除对任何产品批次的依赖性。
每个试验条件25个样本被认为是要获得有意义结果的最小样本数量。可信度与样本数量之间的关系很复杂，25只是在电信工作领域中典型器件基于经验的建议值。对于太空和水下应用领域所要求的更加可靠的器件来说这个数量是不够的，200个器件的数量会更加合适。可信度参数不仅受产品数量的影响，其他参数如试验持续的时间，失效推测用的FIT值以及器件预计的工作寿命也会对其产生影响。
加速老化的2个因素一起施加时可能会与每个因素单独施加计算出来的寿命有所不同。这种情况会通过不同降级机理的相互作用而产生。在上述例子中，可以看出η不是关于T的常数。在这种条件下，需要用更多的产品以获得这种相互作用的完整的理解。
了解失效机理是很重要的。IEC65002-3列出了光无源器件范围内的典型失效模式，同时也讲述了通常与已知失效模式相关的失效机理。同时还介绍了可以用来引起这些失效类型的试验细节。这个信息在允许进行失效机理研究的设计试验中很有价值。当了解了主要的失效机理的时候，可以选择更加受限制的试验范围进行延伸的寿命试验。本标准中，假定占主导地位的失效机理已经被识别，这些机理被高温高湿所加速。
4、 寿命试验矩阵
表1表示了作为温度函数的相对湿度和绝对湿度之间的相互关系。对于是相对湿度还是绝对湿度是失效的加速因子的认知将影响试验条件的选择。应该选择至少2种条件湿度是常数，另外2种条件温度是常数。这样最少需要3种条件。
请注意，表1并不是可以用在试验中的所有可能温度和湿度组合。可以选择其他温度和湿度值。下列等式可以用来计算不同温度和绝对湿度下的相对湿度值。
（4）
这里，
HR是相对湿度，用百分比表示（%）；
HA是绝对湿度，用克/立方米表示（g/m3）;
T是温度，用摄氏度表示（℃）。
常数7.5、237.3以及0.78571来自给定液体水中饱和大气压下的“马格努斯公式”。冰中将采用不同的常数。
通常有必要选择多于3种试验条件以获得寿命加速模型的一个精确的原理。三种试验条件的应用，如试验矩阵中高亮显示区所示，仅在失效率的加速度与第5条款所描述的温度和湿度关系相一致时才能采用。
如果温湿度关系不满足这个模式，很可能引入的失效机理在器件的正常工作条件下不占主导地位。唯一的解决方法是采用更低的试验温度，但这就不可避免的意味着试验时间要加长。避免采用高于光纤或光缆最大允许温度是很有必要的。如果试验是用来确定光缆的效果以验证高温不影响结果时，可以采用更高的温度。
表1：不同温度和绝对湿度下的相对湿度
5、 实例
由实例得出的数值仅起举例说明的作用。经验表明，通常不同失效机理之间的激活能量有很大的不同。通常无源器件失效机理的激活能量值在0.4eV~1.2eV之间，也有可能超出这个范围。
实例证明了一系列试验矩阵条件是如何用来确定由温度和相对湿度引起的加速因子的。应用这些因子，这个例子表明了失效率作为时间的函数是如何在给定的工作条件下计算出来的。在这个实例中，假定仅有一个失效机理，并且可以用对数正态失效概率分布来表示。
5．1试验条件矩阵
表2是稳态试验矩阵的例子。前3个试验研究的是在恒定温度下相对湿度的效果，后3个试验研究的是在恒定相对湿度下温度的效果。
表2：试验条件矩阵
5．2结果分析
根据系统的要求，有必要选择适当的失效标准。下列例子中，采用了IL变化1dB的失效标准。在寿命试验过程中，不可能所有样品都达到失效水平，通常要推断失效水平的趋势。
推断的方法具有可变性，使得相同的数据可能导致不同的结果。这里给出的指导方针不是为了给出一个推断失效的标准数学程序，因为在许多场合这种程序会不适合。推断的可信度依赖于几个因素如试验时间，失效标准以及样品数量。通常对于无源器件来说，可以采用线性推断的失效标准，除非从数据上可以得到一个更好的模型。由于从最初几百小时的试验中得到的结果变化趋势有不同的方向而最终会变的稳定，所以采用试验后半段的数据进行推断更加准确。
图1表示了在试验条件C下（85℃/85%HR）获得的器件最差的数据结果。它表明了4200小时以后的情况。器件没有失效，但是推断表明7200小时试验后很可能达到变化1dB的失效标准。由图可见，所选择的推断方法没有依靠早期的数据结果而仅仅依赖于稳定后的数据趋势。
x=标准正态分布的倒置函数
图1：确定失效时间的数据结果推断
大多数情况下，寿命试验过程中测试的光学性能变化很小，特别是在低严酷度的试验中。这意味着有必要在线测试器件，因为从试验装置将器件移动到测试装置的参数变化会比从寿命试验条件导致的参数变化大。从试验条件中将器件拿出来也是不期望的情况，因为经常会有与时间相关的性能的部分恢复，这会掩盖性能的逐渐降级。
取样的频率越高越好。对于最严酷的试验条件最少每200小时进行一次测量，对于严酷度不高的试验条件每500小时进行一次测量。试验应该尽可能持续进行。能够产生结果推断失效的时间与试验条件有关。对于最严酷的试验条件最少应该进行2500小时试验，对于严酷度不高的试验应该进行5000小时试验。确定试验持续时间以及取样频率的时候，应该考虑有足够的时间使得达到失效的趋势稳定下来，以及有足够的数据点（最少6个点）可以推断到失效点。
在大多数电信应用中，如果任何一个输入或者输出端口性能降级超过接收标准，即使其他端口是否仍旧是好的，器件也已经失效。因此有必要测试器件的所有光路，失效时间应该以最差的通道为准。例如，一个2*16的分支器件，如果其中一个输入端口与其中一个输出端口之间的衰减大于1dB，即使其他光路变化都小于1dB，器件也已经达到失效点。
5．3计算失效中值时间
每个试验器件的失效时间稳定以后，50%器件的失效时间就可以计算出来。通常用对数正态统计提供数据的匹配。表3中列出了寿命试验条件C和E中器件的试验结果。在条件C（85℃/85%HR）推断出了所有25个器件的失效时间。在条件E（65℃/85%RH）下只有12个器件可以推断出失效时间，因为其它样品可以推断出失效时间的趋势不明显。这里没有给出试验条件D（75℃/85%RH）的结果。这些结果可以用来确认与阿列纽斯模型的匹配程度。
表3：2种寿命试验条件中器件的失效时间
图2表示的是试验条件C下器件的对数正态图，图3表示的是试验条件E下器件的对数正态图。
X=标准正态分布的倒数函数
图2：试验条件C下器件的对数正态图
X=标准正态分布的倒数函数
图3：试验条件E下器件的对数正态图
失效中值时间是指50%的试验样品失效的时间。试验条件C下的样品，失效中值时间是e8.9975=8082小时，试验条件E的失效中值时间是e10.581=39379小时。为了计算失效率，条件C取8000小时，条件E取39300小时。
差值参数的期望值是在所有寿命试验中的值都近似相等，这样在工作环境下可以采用相同的差值参数。如果这些假定不正确，说明在低应力试验中早期失效率会失常（非期望值）。如果在不同试验条件下发现差值参数变化很大，那么假定的失效机理可能不太准确。进一步的分析表明，有不止一个失效机理影响了试验结果，在寿命试验条件下，不同的失效机理被加速到了不同的程度。有统计价值的试验可以应用于在不同试验条件下计算出来的差值参数的差异的判断。如果差异不是很大，在一个可以接受的置信度水平上（如90%置信度），可以假定在包含工作环境的条件范围里，差值参数保持恒定。如果差异很大，可以应用与温度和湿度相关参数的模型。
5．4温度加速因子的计算
表4显示的是试验条件C、D以及E下得到的失效中值时间。
表4：85%HR下三个温度的失效中值时间
在只有温度不同的情况下，阿列纽斯等式（等式2）经常提供一组匹配的数据。当只有一个失效机理存在时，阿列纽斯等式才有效。当表4中给定的数据用电子表格进行表达时，可以看到一个可接受的与阿列纽斯模型的匹配。如表4所示，失效中值时间（MTF）以开尔文温度的倒数为函数。x为（1/T），x的系数由等式2给定（EA/k）。
图4表示了数据的指数匹配曲线，曲线的等式表明x的系数是9622。将9622与玻尔兹曼常数（8.6*10-5eV）相乘，得到激活能量EA为0.8eV/K。
图4：MTF相对于1/T的指数匹配曲线
如果所得到的点与阿列纽斯等式不是很匹配，就需要在一系列不同温度下进行进一步的寿命试验以找到每个失效机理对失效的影响。这样会得到不止一条曲线，同时允许不同的失效机理得到不同的激活能量。如果与阿列纽斯模式仍旧没有相关性，就必须找到另外一个失效模式。
5．5湿度加速因子的计算
没有关于湿度失效加速度的公认的函数。但在许多情况下，可以发现基于相对湿度的一个适合的匹配关系由等式3给出，η是湿度激活参数。随着对失效机理更深层的认识，可能会发现应用绝对湿度更适合。
由于关系不明确，应该选定到底是应用绝对湿度还是相对湿度试验条件进行计算。相对湿度在半导体以及光电器件中提供了很好的相关性，所以可能对光无源器件也适用。有关湿度对平方率的依赖也不是必然可采用的，非整数的指数可能会提供一个很好的匹配效果。
表5所示的是本实例中所涉及的器件在试验条件A、B和C（见表2）下的试验结果。与温度试验一样，对于低应力条件需要推断其中值失效时间。
表5：85℃下三种湿度的失效中值时间
等式3（t50=R0exp[-ηHR2]）给出了失效率与相对湿度平方的关系，它给某些器件提供了一个合理的模式。如果失效率的数值由MTF对相对湿度的平方画出，那么指数匹配曲线就直接给出了η的值，如图5所示，图5同时也给出了匹配曲线以及曲线的等式。在这种情况下，很显然这个模式对测试数据提供了一个很好的匹配，η值为-5*10-4。
图5：MTF相对于HR2的指数匹配曲线
5．6工作条件推断
EA和η已经计算出来，这样就能通过与某一试验条件下失效中值时间的比较计算出任何工作条件下的失效中值时间。合并等式（2）和（3），
（5）
这里，
t50（1）是指在T1和HR1条件下的失效中值时间；
t50（2）是指在T2和HR2条件下的失效中值时间；
k是指玻尔兹曼常数（8.6*10-5eV/K）；
T1是指工作温度，用开氏温度表示（K）；
HR(service)是指工作环境相对湿度，用百分比表示（%）；
T2是指寿命试验温度，用开氏温度表示（K）；
HR(test)是指寿命试验环境相对湿度，用百分比表示（%）；
如果湿度关系不同，将会用不同的等式。
例如，给定如下条件，EA和η由试验确定。
T2=358K（85℃）；
HR(service)=85%；
t2=8000h；
EA=0.8eV
η=-5*10-4
这样就 可以计算出不同工作条件下的失效中值时间。表6给出了基于这些数据的4种典型工作环境的失效中值时间。请注意，给定的相同的稳态条件与器件失效机理的激活能量有关，对于特定的场所和器件，这个数值是确定的。表6所提供的数据仅作为一个例证。
表6：实例数据在不同条件下的失效中值时间
5．7失效率计算
由失效中值时间计算失效率要求差值系数已知，并且不随温度而变化。失效率可以用有误差函数的数学程序或者电子表格进行计算。对于等式（1）的对数正态分布，给定时间的瞬间失效率用下式进行计算：
（6）
这里，
λ(t)是指瞬间失效率，根据时间t处的器件小时数；
t是指时间；
tm=t50是指50%样品失效时的失效中值时间；
σ是指差值因子。
函数erfc是互补误差函数。在电子表格中进行计算时必须注意，erfc不能定义为小于0。当此函数小于0时，可以用2减去
绝对值的误差函数来解决这个问题。
用FIT表示的失效率可以通过λ(t)乘以109来计算，如等式（7）所示：
瞬间失效率（FIT）=λ(t)*109 （7）
将这些等式应用于所评估实例允许在系统设计寿命期间的任何时间计算FIT值失效率。
在25℃/58%HR的工作条件下，用等式（5）计算出来的失效中值时间（MTF）为1.5*106小时。寿命试验显示的差值参数大约为0.85（见图2和图3）。有了这几个值，可以用等式（6）和等式（7）计算失效率， 结果如表7所示。
表7：25℃/58%HR的工作条件下计算出的失效率
图6表明本实例中的器件没有恒定的失效率阶段，尽管在开始应用的10~15年内很少有失效。
图6：器件使用期间可靠性
6、 随机失效率计算
尽管寿命试验的合理时间（至少5000小时）可以提供疲劳失效率的足够信息，但是要得到足够的数据来证明低的随机失效率还是很难。要证明高置信度的较低的总失效率（包括随机失效率以及疲劳失效率），就要求有关几百个器件的累积器件小时数。因此寿命试验需要累积多于1年的数据。可以用市场反馈数据来补充寿命试验结果以及提供不断增长的信息。
经常发生这样的情况，即使进行大量的寿命试验，也经常很少甚至没有随机失效的记录。这并不意味着失效率为0或者非常低。由于需要大量样品以及很长的时间，所以很难检测到重大的随机失效水平。
在这种情况下，只能设定可能失效率的一个上限，以及给这个上限指定一个置信度水平。通常采用的统计方法是采用泊松近似值，采用单边上限置信度水平。这样，如果在时间t时，在n个器件中发现C个失效，那么：
失效率（FIT）=（C*109）/nt （8）
对于置信度水平P，失效率小于：
（9）
的值可以在统计表上找到。
例如，如果1000个器件进行5000小时试验，有3个随机失效产生，那么：
n 对于置信度水平60%：＜835 FITs
n 对于置信度水平90%：＜1336 FITs
如果本例中没有随机失效，那么：
n 对于置信度水平60%：＜183 FITs
n 对于置信度水平90%：＜460 FITs
实际上，如果失效机理识别正确，并且执行了适当的寿命试验，随机失效的数量应该很小。
除了失效机理的评估，正确识别器件使用环境也很必要。比如，如果振动的等级比预期的要高，早期的失效数量会增加。这些失效不应该叫随机失效因为他们是在不适当的可靠性评估条件下导致的。进行可靠性评估时，应该考虑安装和维护过程中器件的操作。
有些器件需要经过筛选以确保已知的失效机理在器件寿命的早期出现，因为生产条件潜在变化的结果不能完全消除。例如某些光连接器陶瓷插芯的机械筛选试验。
7、 系统可靠性推论
表7中的223 FITs表明，每百万已使用30年仍旧在使用中的器件，一年内会有1953个器件可能达到疲劳降级超过失效标准的状态。这个数字是这样得出来的：FITs失效率乘上一年的小时数再乘上使用30年仍在使用中的器件的数量，然后除以109。实际上安装和维护的策略将决定在某一年会产生的实际失效的数量。
应用网络可靠性模型来确定器件最大允许的寿命失效率是非常重要的。这会被如给定网络的电路可用性目标，器件失效维修的平均时间以及最大允许维护负担所影响。如果失效标准或者环境发生变化，那么可靠性必须重新评估。
第2部分：
基于加速老化试验—温度和湿度试验可靠性的定量评估；稳态
国际电子技术委员会 电话：+41 22 919 0300 e-mail: inmail@iec.ch
IEC网站：http://www.iec.ch
检索号码：CEI/IEC 62005-2：2001
目 录
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前言 |
3 | |
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简介 |
5 | |
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| |
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1 范围 |
6 | |
|
2 参考标准 |
6 | |
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3 老化失效试验指导 |
6 | |
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3.1 失效分布 |
6 |
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|
3.2 失效中值时间 |
7 |
|
4 寿命试验矩阵 |
8 | |
|
5 实例 |
9 | |
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|
5.1 试验条件矩阵 |
9 |
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|
5.2 结果分析 |
9 |
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|
5.3 计算失效中值时间 |
10 |
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|
5.4 温度加速因子的计算 |
13 |
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5.5 湿度加速因子的计算 |
13 |
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5.6 工作条件推断 |
14 |
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|
5.7 失效率计算 |
15 |
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6 随机失效率计算 |
17 | |
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7 系统可靠性推论 |
18 | |
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图1--确定失效时间的数据结果推断 |
10 | |
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图2--试验条件C下器件的对数正态图 |
12 | |
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图3--试验条件E下器件的对数正态图 |
12 | |
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图4--MTF相对于1/T的指数匹配曲线 |
13 | |
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图5--MTF相对于HR2的指数匹配曲线 |
14 | |
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图6--器件使用期间可靠性 |
17 | |
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表1--不同温度和绝对湿度下的相对湿度 |
8 | |
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表2--试验条件矩阵 |
9 | |
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表3--2种寿命试验条件中器件的失效时间 |
11 | |
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表4--85%HR下三个温度的失效中值时间 |
13 | |
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表5--85℃下三种湿度的失效中值时间 |
14 | |
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表6--实例数据在不同条件下的失效中值时间 |
15 | |
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表7--25℃/58%HR的工作条件下计算出的失效率 |
16 | |
国际电子技术委员会（IEC—International Electrotechnical Commission）
光纤互连器件以及无源器件可靠性—
第2部分：基于加速老化试验—温度和湿度试验可靠性的定量评估；稳态
前 言
1） IEC（国际电子技术委员会）是一个包含所有国家电子技术委员会的标准化世界性组织。IEC的目标是在电学和电子学领域促进所有有关标准化问题的国际合作。基于此目的，除了其它活动以外，IEC还出版国际标准。IEC将准备工作委托给技术委员会，任何对所涉及课题感兴趣的IEC国家委员会都可以参与到准备工作中。与IEC取得联系的国际官方以及非官方组织也可以参与到准备工作中。IEC与ISO（国际标准化组织）在2个组织间通过协议确定的条件的一致性方面紧密合作。
2） IEC有关技术问题的正式决定或者协定都尽量接近地表达相关课题的一个国际上一致的意见，因为每个技术委员会都有来自所有感兴趣的国家委员会的代表。
3） 出版的文件以推荐的形式推向国际应用，印刷成标准、技术规格、技术报告或指导的形式，在相关领域被国家委员会所接受。
4） 为了促进国际统一，IEC国家委员会承诺在他们的国家以及地区标准中的最大可能范围内明确应用IEC国际标准。相关国家或者地方标准中应该明确指出其与IEC标准的所有分歧。
5） IEC不提供任何正式程序表明其支持，也没有为任何设备声明与IEC标准一致性的责任。
6） 请注意，本国际标准的某些部分可能是有专利权的课题，IEC没有责任识别任何或者说所有的这种专利权。
国际标准IEC62005-2由IEC的下属委员会86B起草，86B代表：IEC技术委员会86：光纤光学的光纤互连器件以及无源器件。
本标准的文本来自于以下文件：
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FDIS |
投票报告 |
|
86B/1438/FDIS |
86B/1497/RVD |
本标准依据ISO/IEC指导第3部分制定。
IEC62005由以下几部分组成：
n 第一部分：导读及定义
n 第2部分：基于加速老化试验—温湿度试验的定量评估；稳态
n 第3部分：评估无源器件失效模式以及失效机理的相关试验
n 第4部分：产品筛选
n 第5部分：使工作环境标准化的可靠性加速试验
n 第6部分：利用市场应用的数据来确定，表明以及提高器件的可靠性
n 第7部分：生命应力模拟
委员会决定直到2006年才对标准的内容进行更改。这时标准将会被：
n 重新确认
n 撤消
n 被修订版本替代或者
n 修订
简 介
光纤互连器件以及无源器件可靠性—
第2部分：基于加速老化试验—温度和湿度试验可靠性的定量评估；稳态
1、 范围
IEC62005的本部分（第2部分）提供了一个定义光无源器件可靠性的基础。它给出了寿命试验程序、失效率计算以及结果表达方式的建议。除了这些通用的指导以外，还举例说明了计算器件在工作过程中瞬间失效率的计算方法。
2、 参考标准
下列标准文件中包含的条款，通过在本文中的引用，组成了IEC62005本部分中的条款。标明日期的参考标准，其后续的修订或者改版将不会应用于本标准。鼓励基于IEC62005本部分达成协议的组织研究采用下列参考标准文件最新版本的可能性。没有标明日期的参考标准，应该采用标准文件的最新版本。IEC以及ISO的成员保持现有有效国际标准的记录。
3、 老化失效试验的指导
3．1失效分布
经验表明光无源器件疲劳失效可以采取失效时间的对数正态分布。也就是说以e为底数失效时间的对数值将会是一个正态分布。差值参数σ是以e为底数失效时间对数的标准偏差。对数正态分布是本标准中计算的基础。
对数正态分布的概率分布函数如等式（1）所示：
（1）这里，
tm=t50，是失效的中值时间（MTF，Median Time to Failure），表示50%的样本失效时的时间；
σ，是ln(t)的标准偏差。
某些情况下，威布尔（Weibull）分布可以更好地表达失效分布。本条款概述地规则仍旧有效，但是涉及确定疲劳失效率地计算是不同的。在试验结果表明有不止一个重大失效机理时，每一种情况的失效中值时间和差值都应该公布。
应该提供信息作为用在可靠性预测中推断模式以及激活能量的依据。市场反馈信息应该用来对比支持加速老化试验的原理。市场反馈信息表明失效率与预测的有很大差别时，应该进行失效分析使得加速老化试验程序得以适当的修改。
本标准中失效率用FIT值表示，这里，一个FIT定义为109器件-小时中有一个失效产品。在系统可靠性评估中这种失效率的表达方式比MTF数据更有价值。从系统的观点来看，早期失效是很严重的。MTF是指一半器件失效时的时间，其本身在计算系统可靠性中没有价值。
3．2失效中值时间
加速试验用来证明光无源器件的长期可靠性。在合理的试验时间下，高温高湿寿命试验是提供可靠性数据应用最广泛的试验方案。
对于温度过应力，寿命和温度的关系来自于阿列纽斯（Arrhenius）关系式：
t50=R0exp(-EA/kT) (2)
这里，
t50是指失效中值时间（MTF），取自50%样品失效的时间；
R0是系数；
K是指玻尔兹曼（Boltzmann）常数（8.6*10-5eV/K）；
T是指温度，单位K（Kelvins）；
EA是指激活能量，单位eV(电子伏特)。
寿命和湿度之间没有通用的关系。除非有相反的证据时，可以采用下列等式：
t50=R0exp(-ηHR2) (2)
这里，
η是指湿度激活参数；
HR是指相对湿度，用百分比表示（%）。
加速率已知时，可以计算任何工作温度和湿度的失效中值时间。如果对数正态分布的标准偏差已知，作为时间的函数的失效率就可以计算出来。为了得到疲劳寿命足够准确的分布，应该选择适当的样品数量。建议每个寿命试验的样本数量不少于25个，同时采用随机取样技术以消除对任何产品批次的依赖性。
每个试验条件25个样本被认为是要获得有意义结果的最小样本数量。可信度与样本数量之间的关系很复杂，25只是在电信工作领域中典型器件基于经验的建议值。对于太空和水下应用领域所要求的更加可靠的器件来说这个数量是不够的，200个器件的数量会更加合适。可信度参数不仅受产品数量的影响，其他参数如试验持续的时间，失效推测用的FIT值以及器件预计的工作寿命也会对其产生影响。
加速老化的2个因素一起施加时可能会与每个因素单独施加计算出来的寿命有所不同。这种情况会通过不同降级机理的相互作用而产生。在上述例子中，可以看出η不是关于T的常数。在这种条件下，需要用更多的产品以获得这种相互作用的完整的理解。
了解失效机理是很重要的。IEC65002-3列出了光无源器件范围内的典型失效模式，同时也讲述了通常与已知失效模式相关的失效机理。同时还介绍了可以用来引起这些失效类型的试验细节。这个信息在允许进行失效机理研究的设计试验中很有价值。当了解了主要的失效机理的时候，可以选择更加受限制的试验范围进行延伸的寿命试验。本标准中，假定占主导地位的失效机理已经被识别，这些机理被高温高湿所加速。
4、 寿命试验矩阵
表1表示了作为温度函数的相对湿度和绝对湿度之间的相互关系。对于是相对湿度还是绝对湿度是失效的加速因子的认知将影响试验条件的选择。应该选择至少2种条件湿度是常数，另外2种条件温度是常数。这样最少需要3种条件。
请注意，表1并不是可以用在试验中的所有可能温度和湿度组合。可以选择其他温度和湿度值。下列等式可以用来计算不同温度和绝对湿度下的相对湿度值。
（4）这里，
HR是相对湿度，用百分比表示（%）；
HA是绝对湿度，用克/立方米表示（g/m3）;
T是温度，用摄氏度表示（℃）。
常数7.5、237.3以及0.78571来自给定液体水中饱和大气压下的“马格努斯公式”。冰中将采用不同的常数。
通常有必要选择多于3种试验条件以获得寿命加速模型的一个精确的原理。三种试验条件的应用，如试验矩阵中高亮显示区所示，仅在失效率的加速度与第5条款所描述的温度和湿度关系相一致时才能采用。
如果温湿度关系不满足这个模式，很可能引入的失效机理在器件的正常工作条件下不占主导地位。唯一的解决方法是采用更低的试验温度，但这就不可避免的意味着试验时间要加长。避免采用高于光纤或光缆最大允许温度是很有必要的。如果试验是用来确定光缆的效果以验证高温不影响结果时，可以采用更高的温度。
表1：不同温度和绝对湿度下的相对湿度
|
|
温度（℃） | ||||||||
|
绝对湿度（g/m3） |
相对湿度 |
25 |
40 |
45 |
55 |
65 |
75 |
85 |
95 |
|
19.6 |
85 |
38 |
30 |
19 |
12 |
8 |
6 |
4 | |
|
21.5 |
93 |
42 |
33 |
21 |
13 |
9 |
6 |
4 | |
|
43.5 |
|
85 |
67 |
42 |
27 |
18 |
12 |
9 | |
|
47.6 |
|
93 |
73 |
46 |
30 |
20 |
14 |
9 | |
|
55.6 |
|
|
85 |
53 |
35 |
23 |
16 |
11 | |
|
60.8 |
|
|
93 |
58 |
38 |
25 |
17 |
12 | |
|
88.5 |
|
|
|
85 |
55 |
37 |
25 |
18 | |
|
96.8 |
|
|
|
93 |
60 |
40 |
28 |
19 | |
|
136.6 |
|
|
|
|
85 |
57 |
39 |
27 | |
|
149.4 |
|
|
|
|
93 |
62 |
42 |
30 | |
|
204.8 |
|
|
|
|
|
85 |
58 |
41 | |
|
224.0 |
|
|
|
|
|
93 |
64 |
45 | |
|
299.0 |
|
|
|
|
|
|
85 |
60 | |
|
327.0 |
|
|
|
|
|
|
93 |
65 | |
|
426.4 |
|
|
|
|
|
|
|
85 | |
|
466.4 |
|
|
|
|
|
|
|
93 | |
5、 实例
由实例得出的数值仅起举例说明的作用。经验表明，通常不同失效机理之间的激活能量有很大的不同。通常无源器件失效机理的激活能量值在0.4eV~1.2eV之间，也有可能超出这个范围。
实例证明了一系列试验矩阵条件是如何用来确定由温度和相对湿度引起的加速因子的。应用这些因子，这个例子表明了失效率作为时间的函数是如何在给定的工作条件下计算出来的。在这个实例中，假定仅有一个失效机理，并且可以用对数正态失效概率分布来表示。
5．1试验条件矩阵
表2是稳态试验矩阵的例子。前3个试验研究的是在恒定温度下相对湿度的效果，后3个试验研究的是在恒定相对湿度下温度的效果。
表2：试验条件矩阵
|
温度（℃） |
相对湿度（%） |
样品数 |
条件ID |
|
85 |
45 |
25 |
A |
|
85 |
65 |
25 |
B |
|
85 |
85 |
25 |
C |
|
75 |
85 |
25 |
D |
|
65 |
85 |
25 |
E |
5．2结果分析
根据系统的要求，有必要选择适当的失效标准。下列例子中，采用了IL变化1dB的失效标准。在寿命试验过程中，不可能所有样品都达到失效水平，通常要推断失效水平的趋势。
推断的方法具有可变性，使得相同的数据可能导致不同的结果。这里给出的指导方针不是为了给出一个推断失效的标准数学程序，因为在许多场合这种程序会不适合。推断的可信度依赖于几个因素如试验时间，失效标准以及样品数量。通常对于无源器件来说，可以采用线性推断的失效标准，除非从数据上可以得到一个更好的模型。由于从最初几百小时的试验中得到的结果变化趋势有不同的方向而最终会变的稳定，所以采用试验后半段的数据进行推断更加准确。
图1表示了在试验条件C下（85℃/85%HR）获得的器件最差的数据结果。它表明了4200小时以后的情况。器件没有失效，但是推断表明7200小时试验后很可能达到变化1dB的失效标准。由图可见，所选择的推断方法没有依靠早期的数据结果而仅仅依赖于稳定后的数据趋势。
x=标准正态分布的倒置函数
图1：确定失效时间的数据结果推断
大多数情况下，寿命试验过程中测试的光学性能变化很小，特别是在低严酷度的试验中。这意味着有必要在线测试器件，因为从试验装置将器件移动到测试装置的参数变化会比从寿命试验条件导致的参数变化大。从试验条件中将器件拿出来也是不期望的情况，因为经常会有与时间相关的性能的部分恢复，这会掩盖性能的逐渐降级。
取样的频率越高越好。对于最严酷的试验条件最少每200小时进行一次测量，对于严酷度不高的试验条件每500小时进行一次测量。试验应该尽可能持续进行。能够产生结果推断失效的时间与试验条件有关。对于最严酷的试验条件最少应该进行2500小时试验，对于严酷度不高的试验应该进行5000小时试验。确定试验持续时间以及取样频率的时候，应该考虑有足够的时间使得达到失效的趋势稳定下来，以及有足够的数据点（最少6个点）可以推断到失效点。
在大多数电信应用中，如果任何一个输入或者输出端口性能降级超过接收标准，即使其他端口是否仍旧是好的，器件也已经失效。因此有必要测试器件的所有光路，失效时间应该以最差的通道为准。例如，一个2*16的分支器件，如果其中一个输入端口与其中一个输出端口之间的衰减大于1dB，即使其他光路变化都小于1dB，器件也已经达到失效点。
5．3计算失效中值时间
每个试验器件的失效时间稳定以后，50%器件的失效时间就可以计算出来。通常用对数正态统计提供数据的匹配。表3中列出了寿命试验条件C和E中器件的试验结果。在条件C（85℃/85%HR）推断出了所有25个器件的失效时间。在条件E（65℃/85%RH）下只有12个器件可以推断出失效时间，因为其它样品可以推断出失效时间的趋势不明显。这里没有给出试验条件D（75℃/85%RH）的结果。这些结果可以用来确认与阿列纽斯模型的匹配程度。
表3：2种寿命试验条件中器件的失效时间
|
序号 |
条件C（85℃/85%HR） |
条件E（65℃/85%HR） |
|
TTF (h) |
TTF (h) | |
|
1 |
1200 |
6500 |
|
2 |
2000 |
12500 |
|
3 |
3900 |
13000 |
|
4 |
4200 |
18000 |
|
5 |
4300 |
21000 |
|
6 |
4500 |
22000 |
|
7 |
4750 |
22500 |
|
8 |
4800 |
26000 |
|
9 |
5600 |
26500 |
|
10 |
6300 |
26700 |
|
11 |
7200 |
33000 |
|
12 |
7600 |
34000 |
|
13 |
8000 |
不明显 |
|
14 |
9800 |
不明显 |
|
15 |
10000 |
不明显 |
|
16 |
10400 |
不明显 |
|
17 |
10700 |
不明显 |
|
18 |
12200 |
不明显 |
|
19 |
12500 |
不明显 |
|
20 |
16000 |
不明显 |
|
21 |
18588 |
不明显 |
|
22 |
19500 |
不明显 |
|
23 |
22500 |
不明显 |
|
24 |
28000 |
不明显 |
|
25 |
30000 |
不明显 |
|
注意：通常在计算机电子数据表中利用以下程序处理数据： l 在纵列中输入失效时间； l 按照升序输入； l 取失效时间的自然对数（以e为底的对数），这一列给出了y轴的值； l 给每个数据点指定一个序号（1，2，3……N）； l 通过取标准正态累积分布的倒数确定x轴的值，在某些电子数据表中用NORMSINV（n/N+1）表示，其中n是指定的序号，N是试验样品的总数； l 根据最少拐弯原则画出最匹配的直线，这条匹配线的方程是y=σx+ln(t50)，这里σ是指差值参数，t50是指失效中值时间。 | ||
X=标准正态分布的倒数函数
图2：试验条件C下器件的对数正态图
X=标准正态分布的倒数函数
图3：试验条件E下器件的对数正态图
失效中值时间是指50%的试验样品失效的时间。试验条件C下的样品，失效中值时间是e8.9975=8082小时，试验条件E的失效中值时间是e10.581=39379小时。为了计算失效率，条件C取8000小时，条件E取39300小时。
差值参数的期望值是在所有寿命试验中的值都近似相等，这样在工作环境下可以采用相同的差值参数。如果这些假定不正确，说明在低应力试验中早期失效率会失常（非期望值）。如果在不同试验条件下发现差值参数变化很大，那么假定的失效机理可能不太准确。进一步的分析表明，有不止一个失效机理影响了试验结果，在寿命试验条件下，不同的失效机理被加速到了不同的程度。有统计价值的试验可以应用于在不同试验条件下计算出来的差值参数的差异的判断。如果差异不是很大，在一个可以接受的置信度水平上（如90%置信度），可以假定在包含工作环境的条件范围里，差值参数保持恒定。如果差异很大，可以应用与温度和湿度相关参数的模型。
5．4温度加速因子的计算
表4显示的是试验条件C、D以及E下得到的失效中值时间。
表4：85%HR下三个温度的失效中值时间
|
条件 |
温度℃ |
温度K |
失效中值时间h |
|
C |
85 |
358 |
8000 |
|
D |
75 |
348 |
16900 |
|
E |
65 |
338 |
39300 |
图4表示了数据的指数匹配曲线，曲线的等式表明x的系数是9622。将9622与玻尔兹曼常数（8.6*10-5eV）相乘，得到激活能量EA为0.8eV/K。
图4：MTF相对于1/T的指数匹配曲线
如果所得到的点与阿列纽斯等式不是很匹配，就需要在一系列不同温度下进行进一步的寿命试验以找到每个失效机理对失效的影响。这样会得到不止一条曲线，同时允许不同的失效机理得到不同的激活能量。如果与阿列纽斯模式仍旧没有相关性，就必须找到另外一个失效模式。
5．5湿度加速因子的计算
没有关于湿度失效加速度的公认的函数。但在许多情况下，可以发现基于相对湿度的一个适合的匹配关系由等式3给出，η是湿度激活参数。随着对失效机理更深层的认识，可能会发现应用绝对湿度更适合。
由于关系不明确，应该选定到底是应用绝对湿度还是相对湿度试验条件进行计算。相对湿度在半导体以及光电器件中提供了很好的相关性，所以可能对光无源器件也适用。有关湿度对平方率的依赖也不是必然可采用的，非整数的指数可能会提供一个很好的匹配效果。
表5所示的是本实例中所涉及的器件在试验条件A、B和C（见表2）下的试验结果。与温度试验一样，对于低应力条件需要推断其中值失效时间。
表5：85℃下三种湿度的失效中值时间
|
条件 |
相对湿度（%） |
MTF（h） |
|
A |
45 |
12000 |
|
B |
65 |
4000 |
|
C |
85 |
1000 |
图5：MTF相对于HR2的指数匹配曲线
5．6工作条件推断
EA和η已经计算出来，这样就能通过与某一试验条件下失效中值时间的比较计算出任何工作条件下的失效中值时间。合并等式（2）和（3），
（5）这里，
t50（1）是指在T1和HR1条件下的失效中值时间；
t50（2）是指在T2和HR2条件下的失效中值时间；
k是指玻尔兹曼常数（8.6*10-5eV/K）；
T1是指工作温度，用开氏温度表示（K）；
HR(service)是指工作环境相对湿度，用百分比表示（%）；
T2是指寿命试验温度，用开氏温度表示（K）；
HR(test)是指寿命试验环境相对湿度，用百分比表示（%）；
如果湿度关系不同，将会用不同的等式。
例如，给定如下条件，EA和η由试验确定。
T2=358K（85℃）；
HR(service)=85%；
t2=8000h；
EA=0.8eV
η=-5*10-4
这样就 可以计算出不同工作条件下的失效中值时间。表6给出了基于这些数据的4种典型工作环境的失效中值时间。请注意，给定的相同的稳态条件与器件失效机理的激活能量有关，对于特定的场所和器件，这个数值是确定的。表6所提供的数据仅作为一个例证。
表6：实例数据在不同条件下的失效中值时间
|
环境 |
相同的稳态条件 （℃/%HR） |
由等式（5）计算出来的MTF（h） |
|
有源街道机柜 |
60/40 |
0.93*106 |
|
交换室 |
25/40 |
24.9*106 |
|
人行道匣子 |
15/93 |
2.17*106 |
|
最差的地下环境 |
25/85 |
1.5*106 |
由失效中值时间计算失效率要求差值系数已知，并且不随温度而变化。失效率可以用有误差函数的数学程序或者电子表格进行计算。对于等式（1）的对数正态分布，给定时间的瞬间失效率用下式进行计算：
（6）这里，
λ(t)是指瞬间失效率，根据时间t处的器件小时数；
t是指时间；
tm=t50是指50%样品失效时的失效中值时间；
σ是指差值因子。
函数erfc是互补误差函数。在电子表格中进行计算时必须注意，erfc不能定义为小于0。当此函数小于0时，可以用2减去
绝对值的误差函数来解决这个问题。用FIT表示的失效率可以通过λ(t)乘以109来计算，如等式（7）所示：
瞬间失效率（FIT）=λ(t)*109 （7）
将这些等式应用于所评估实例允许在系统设计寿命期间的任何时间计算FIT值失效率。
在25℃/58%HR的工作条件下，用等式（5）计算出来的失效中值时间（MTF）为1.5*106小时。寿命试验显示的差值参数大约为0.85（见图2和图3）。有了这几个值，可以用等式（6）和等式（7）计算失效率， 结果如表7所示。
表7：25℃/58%HR的工作条件下计算出的失效率
|
时间（单位：年） |
失效率（单位：FIT） |
|
1 |
0.00 |
|
2 |
0.03 |
|
5 |
2 |
|
10 |
20 |
|
15 |
59 |
|
20 |
110 |
|
25 |
167 |
|
30 |
223 |
图6：器件使用期间可靠性
6、 随机失效率计算
尽管寿命试验的合理时间（至少5000小时）可以提供疲劳失效率的足够信息，但是要得到足够的数据来证明低的随机失效率还是很难。要证明高置信度的较低的总失效率（包括随机失效率以及疲劳失效率），就要求有关几百个器件的累积器件小时数。因此寿命试验需要累积多于1年的数据。可以用市场反馈数据来补充寿命试验结果以及提供不断增长的信息。
经常发生这样的情况，即使进行大量的寿命试验，也经常很少甚至没有随机失效的记录。这并不意味着失效率为0或者非常低。由于需要大量样品以及很长的时间，所以很难检测到重大的随机失效水平。
在这种情况下，只能设定可能失效率的一个上限，以及给这个上限指定一个置信度水平。通常采用的统计方法是采用泊松近似值，采用单边上限置信度水平。这样，如果在时间t时，在n个器件中发现C个失效，那么：
失效率（FIT）=（C*109）/nt （8）
对于置信度水平P，失效率小于：
（9）的值可以在统计表上找到。例如，如果1000个器件进行5000小时试验，有3个随机失效产生，那么：
n 对于置信度水平60%：＜835 FITs
n 对于置信度水平90%：＜1336 FITs
如果本例中没有随机失效，那么：
n 对于置信度水平60%：＜183 FITs
n 对于置信度水平90%：＜460 FITs
实际上，如果失效机理识别正确，并且执行了适当的寿命试验，随机失效的数量应该很小。
除了失效机理的评估，正确识别器件使用环境也很必要。比如，如果振动的等级比预期的要高，早期的失效数量会增加。这些失效不应该叫随机失效因为他们是在不适当的可靠性评估条件下导致的。进行可靠性评估时，应该考虑安装和维护过程中器件的操作。
有些器件需要经过筛选以确保已知的失效机理在器件寿命的早期出现，因为生产条件潜在变化的结果不能完全消除。例如某些光连接器陶瓷插芯的机械筛选试验。
7、 系统可靠性推论
表7中的223 FITs表明，每百万已使用30年仍旧在使用中的器件，一年内会有1953个器件可能达到疲劳降级超过失效标准的状态。这个数字是这样得出来的：FITs失效率乘上一年的小时数再乘上使用30年仍在使用中的器件的数量，然后除以109。实际上安装和维护的策略将决定在某一年会产生的实际失效的数量。
应用网络可靠性模型来确定器件最大允许的寿命失效率是非常重要的。这会被如给定网络的电路可用性目标，器件失效维修的平均时间以及最大允许维护负担所影响。如果失效标准或者环境发生变化，那么可靠性必须重新评估。
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