電子電路中偶發故障的成因與探查方法

批量生產的電子產品在投入市場應用后，常會有個別出現一些偶發故障，退回到廠家實驗室后，施加各種應力進行故障激發試驗，卻又不能故障再現；還有一種情況是研制的有限臺數樣機產品，長時間拷機運行中，個別臺次有很低概率的偶發故障，或者可自行恢復，或者經過人工重啟后也能恢復，但人為施加各種應力進行試驗，卻不能再現?；蛘呒词构收显佻F了，卻需要超常規高應力的激發，在現實工況中，這種應力又根本不會存在，這樣的實驗方法即使有故障再現，也缺乏技術支持的說服力。

在生產檢驗階段，批量較大的產品，限于制程過程成本，不太可能做到逐臺的全性能檢驗，只能采用抽樣的方式，抽取少量的樣機進行全性能參數的測試（大多數機器做主要參數測試即可），然后將抽樣樣機的測試結果與預期設計性能指標對比，如果都在指標要求范圍內，則批次性放行。但是這種貌似合理的方法里，卻蘊藏著一個大隱患，就是小概率隱患的機器抽樣時抽不到的問題。

如何確認單臺產品工作狀態的穩定性，以及多臺產品批次生產質量控制的一致性這兩個問題呢？這兩項是產品質量可靠性的核心問題。這兩個問題的成因、機理、檢測方法，是本文研究的主題。

1 方法描述

下面用類比的方法來解釋偶發故障問題的機理。假設1 個班級，有50 個孩子，兩周后要去市里參加統考，如果100% 的孩子統考都及格則重獎老師。作為老師，一般會先出1 套模擬試卷做摸底測驗，如果摸底的結果是50 個孩子都及格，那兩周后的市統考是不是也一定能保證100% 及格呢？答案自然是不能肯定的。雖然都及格了，但50 個孩子的分數從60~100 分都有，按照常識判斷，60~65 分的孩子統考不及格的風險概率就會大一些?？墒沁@幾個孩子就一定會不及格嗎？答案是也不一定。

每個孩子的實際水平會是一個基數，考試的次數足夠多，其分數就會圍繞這個基數波動，這個基數就是多次考試結果的均值μ，用（圖1）來解釋，A 孩子多次考試的均值μ_a = 64，B 孩子的均值為μ_b = 72，當A 某次考試的種種隨機原因影響，則有一定的小概率跌到60分以下；而B 因為實際水平均值在72 分，即使發生一些隨機因素影響，即便考砸的后果也能在65 分以上。

圖1

A 和B 這兩類不及格的原因會有所區別，A 會因為成績均值水平偏低（μ_a = 64）和隨機概率事件（如題型變化、心理變化等）引起的波動導致小概率性不及格；B 則基本不太會因為常規隨機小概率事件影響導致不及格，但它有另一種隱患，就是可能會因為發生大的特定意外（如發燒、牙疼、情感受挫等）而不及格。

因此，為了確保參加市統考的50 個孩子都能及格，就可以針對可能不及格的因素，針對性地做好預防，對A 類孩子強化補課，補課把分數都提高到80 分以上；對B 類孩子呵護有加，防止考前發生大的意外，比如封閉管理，清淡飲食，禁止激烈對抗性運動等。做好這兩點，隨機小事件不至于導致不及格，個別大意外不會發生或者即使發生也不讓它影響到考試，批量統考不及格問題便迎刃而解。

依據如上道理，做類比分析，1 臺產品里，假設有50 個參數，每個參數類比于1 個孩子的成績，參數的類型有電壓、電流、溫度、扭矩、流量、壓力等，每個參數在工作中多少總有點波動，但設計師在產品設計上對這些波動也會有一定的容忍度，這個容忍度的邊界便是及格線60 分。在廠區里拷機的時候設備一切正常，可以理解成摸底考試的每個參數都在60 分以上。

但到了客戶現場后，工況條件有所變化，這些參數工作時會有所波動，原來在廠區A 類的參數（類比A類的孩子）因現場隨機工況導致波動偶發偏大，參數低于60 分臨界值的小概率偶發故障就可能發生了。隨機事件在現場是不可消除的，解決方法是提高A 類孩子的均值分數，即使有隨機事件減分的影響，也不至于低于及格線，便可降低整機的故障概率了。

而遠離臨界值余量比較大的B 類參數（類比為B類的孩子），常規的一般性波動，不會造成小概率的偶發故障，但有可能因為突發大事件工況導致B 類參數也會超出臨界值，如電機的突然啟停、突然的沖擊振動等。解決方法是抑制大事件的幅度、處理大事件耦合過來的影響程度、提高受擾部分的抗擾能力，便可降低B 類問題的故障概率。

理解了如上的原理，針對偶發故障的探查方法就可以得出如下幾條思路：

1）對于現場的偶發故障，故障機器返廠回實驗室后，不必再把故障復現作為首選工作方案，因為這種小概率偶發故障有可能根本復現不了，就好像A類的孩子，摸底考三五份試卷，不一定肯定會低于60 分，考上千份試卷或許可能有一兩次不及格，但時間成本、試驗費用，又不能接受。

2）根據故障現象，分析可能導致此問題的被懷疑參數；

3）查出每個被懷疑參數的臨界值（電學參數可查閱信號接收入口端的電壓或電流容限^[1]）；

4）若故障機器不方便返廠，甚至可以找1 臺跟故障機器在設計方案、器件型號和廠家、工藝幾方面完全相同的機器，對被懷疑的問題參數（數據或波形）進行測量；

5）將測試結果與臨界值（類比于60 分及格線）做對比，評估出其大概分數，定性分析看是否在臨界值以上的余量是否夠大；

6）對測量出的在常態工作下參數分值都高出60 分余量不多的參數，進行專項整改，提高其常態均值。然后做批量驗證，如果偶發小概率故障不再出現的話，整改方案則可評審通過。完美避開故障再現不能實現的難題。這個做法類比對應針對A 類孩子的做法；

7）檢查產品中的功能模塊、以及產品周邊配套的設備，是否有瞬態啟停的大功率工況。搭建模擬實驗環境，人為制造這種工況，在相應工況下，測試余量較大的被懷疑相關參數，檢查波動時是否有低于或接近于臨界值的情況，如果有，則針對這種工況下的參數進行整改，整改后，做單臺測試，模擬干擾工況下，該參數波動值都能遠離臨界值，整改方案則可評審通過。這個做法類比針對B 類孩子的做法。

2 量化分析

通過對參數數據的風險評估，判斷偶發故障是否由該參數引起，僅靠定性判斷既缺乏說服力，也讓技術決策比較困難。因此需要有定量的分析方法。以信號電壓參數波動導致出現偶發故障示例來說明量化分析的步驟，以便據此判斷是否由此參數導致的偶發故障、也可根據分析結果預測實際產品的偶發故障概率值。

1）首先測試該波形，然后隨機取樣，取樣值數量應具備統計參考價值，可根據統計參考價值和實際操作的時間和人力成本綜合決定，推薦適當多取一點，也可根據統計采樣樣本量的計算公式來^[2]，按照顯著性水平5%，置信水平95%，計算得出適用的樣本數量。

2）取樣后，計算電壓值的均值μ 和標準差σ；

3）計算電路參數，確認電路對該輸入電壓要求的臨界值V_max、V_min 的具體值，這個值要結合具體電路確定，如5 V CMOS 數字芯片，輸入信號管腳的高電平臨界判定電壓一般為0.7×V_cc=3.5 V，常規標稱值為4.9~5 V，最大允許值為V_cc+0.5 V，意指該管腳允許輸入的電壓應該在（3.5 V，5.5 V）之間，超出這個區間，則有可能損壞或者電平信號出錯；

4）對比計算參數和電壓臨界值參數，如3）中示例，至少需要滿足如下條件：

5）如果不滿足4）的條件，則需對該電路的紋波進行整改，反復迭代，最終滿足要求。計算的過程可以借助EXCEL 或者統計分析軟件的強大計算功能來完成，以節省人力。

6）根據2）計算出的均值μ 和標準差σ 的結果，在不整改的情況下，看臨界值在統計分布中的位置，利用正態分布的計算方法^[3]，可以計算出超出臨界值的發生概率，由此推斷出現場工況下的偶發故障概率。

3 案例應用

某產品電源電壓紋波大，是偶發故障的疑似根源，波形如圖2。

圖2

圖2 為5 V 的電源紋波波形圖（該圖為交流耦合測試結果），通過功能分析，產品偶發故障疑似與此電源的波動相關，于是測試該波形。結合電路分析，導致偶發故障的是下降的尖峰電壓，因為信號電壓直接跟隨電源電壓而波動，本應該輸出高電平信號，卻因為下沖的電源電壓導致輸出端的高電平電壓低，發送到接收端時可能識別不出來。以紋波電壓為研究對象，按照本文第三章的方法進行測試分析。

1）以下沖的尖峰為研究對象，結合工程經驗，這些突出的尖峰一般是開關電源的MOSFET 開和關瞬間形成的，預估定義下沖200 mV 以內的波動為電路的隨機事件引發，超出200 mV 的為開、關瞬態導致，而開關瞬態形成的尖峰組事件也符合隨機事件的特征，以時間軸為抽樣點，連續抽取下沖超出200 mV 的每個尖峰的電壓值，并記錄采樣數據1 000 個。

2）計算該下沖電壓的均值μ 和標準差σ（因為是下降電壓，低于基線電壓，因此是個負數）；

3）計算電路參數，確認對電源Vcc 要求的低電平臨界值V_cc min；

4）對比計算參數和Vcc 臨界值參數，應滿足如下條件（由本節2）中可知，此公式中μ、σ 均為負值）：

5）若不滿足4）的條件，則需對紋波進行整改抑制。

反復整改迭代直到滿足的要求。

4 結束語

總結起來，本文的核心描述了偶發故障的兩個成因和解決方法，總結如下：

1）超出臨界值余量不多的參數，即在及格線以上附近波動的參數是偶發故障的根源之一，這里命名為“60分原理”，針對這類參數進行整改提升，使參數值達到80，甚至90 分以上即可。這樣，可以繞開故障再現的難題，在隱患產品正常工作的情況下，卻可以定位到問題點、找到解決問題的目標對象和措施。量化值判斷的方法和故障概率的評估可運用正態分布的原理和計算方法作為指導。

2）另一種引起偶發故障的根源是產品內大功率模塊、以及周邊配套的大功率設備，在瞬態啟停的工況下，將本來余量足夠大、隨機干擾根本不足以導致其故障的參數，給影響到了超出限制引起故障的地步。這部分的具體實驗方法和機理比較易于理解，因此在本文中未做重點展開和案例說明，但它仍是一個需要重點關注的點和解決思路。

參考文獻:

[1] 武曄卿,李東偉,石小兵.電路設計工程計算基礎[M].北京:電子工業出版社,2018,7.

[2] 賈俊平,何曉群,金勇進.統計學[M].第六版.北京:中國人民大學出版社,2015,1.

（本文來源于《電子產品世界》雜志2023年4月期）