预测未来:一个评估电容寿命的指南

上传时间为: 2017-12-29 05:17 PM
2017-12-29
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作为一名工程师,我经常被要求知道每个产品寿命周期。 无论我喜欢与否,防患于未然已成为在我工作的一部分。 以确保每个新产品至少在保修期内是可以正常工作的。

如果产品在保修之内出现了故障问题,公司将负有赔偿责任,但这将最终会指向我。 作为一个领域的专家,无论是谁设计产品,都会最终交给我批准。 这也使我对我所盖章的每一个文件都有负有责任。 好在,我可以依靠别人的辛勤工作来使出现的故障问题变得容易解决。

故障点

要想了解产品正常工作时间, 首先要找出引发产品故障原因是什么。这将因产品而异,而在我的接触过的案例中,最常面对的是如何找出电源和LED驱动器中电容出现故障原因的情况。 而原因是因为受空间大小的限制,使的发热的LED与温度敏感的电容器的距离十分的接近而导致电容器无法正常工作。虽然对于某些元器件来说电容是电源向其提供稳定的功率的保障,但同时也是一个记录电容如何进入故障状态的好机会。

用于电容器充放电的介电材质会随着时间的推移而损耗。这种导致电容性能的不稳定原因是由少数几个参数(如操作时间和温度)所导致的。像大多数模拟仿真一样,如果包含每个参数,则公式可能会变得复杂。在实际应用中,经验法则和简化版本比较常见,因为它们节省了时间。由于计算寿命与期望寿命完全相同是一个不好的现象,所以会增加安全幅度。这些可以掩盖简化公式中的错误,使简化的公式更加有用。

我无法从化学和测试的年限讨论上述等式。依照上述公式我可以告诉你的是,在环境温度Ta下,耐久性等级为L0小时以及Tmax温度等级下,你的电容在运行了L小时的之后将无法正常工作。唯一的用户定义的参数是Ta。另外两个参数来自电容器规格表。由于我经常利用我的系统中评估他人的产品,所以电容器型号早就已经被选好了。唯一值得关注的是,当环境温度每降低10℃,电容寿命就会翻倍。

我目前的设计能保证搭载电容设备正常运行25K小时,而要让其能够正常运行50K 小时,就需要把电容工作温度至少降低10°C。

查找数据资料

当我还没有一款电容器的寿命数据时,我需要查找数据表上相关参数,在公式算出它。 举个例子,我从零件箱中随机取出一个电容器。 通过查看部件侧面印刷的相关文字,我就能够在数据表中找到相关数据。 型号为REA电容器,温度额定值为85°C(Tmax)。 大多数电容器制造商习惯使用三个字母来定义电容器型号,所以我忽略了H136(M),而认定了REA就是电容器的型号。 找到数据表后,我查看耐力部分的数据。 其中有两个不同的L0数据在列。 由于L0参数与电容器的横截面直径尺寸有关。 我的电容器的直径尺寸是10毫米左右,所以它的L0为3000小时。

现在我有了所有我需要的数据,我可以将它们输入到公式中,以算出我的电容器在环境温度下工作50k h的可靠性。 由于我正在测试多个组件以获得正确的匹配数据,所以我制作了电子表格来记录。 下面的图表显示,我需要大约45℃环境温度才能让Ta数值达到50k小时。 如果我的设计不能在45C下运行,那么我需要一个耐久性更高或耐温更高的电容器。出于这个目的,我在LED驱动器使用就是105°C电容器,而不是85°C。 在105°C下工作3000小时电容器,我可以让其在大约65°C的条件下达到50K小时的预期工作寿命。 如果你想自己尝试一下,你可以在点击这里找到我的电子表格数据。

老化试验

为了进一步降低我在设计过程中的相关风险,我需要做了一个老化实验。 凭借经验和较高室内环境温度,我可以强制使电容器在更短的时间内无法正常工作。要达到实验所需的温度,其中把电容器放入烤箱只是其中一种方式。 能把实验对象周围的温度升高到设定值并稳定下来。 要在达到这一点,往往需要昂贵的专业设备或者具有高精度温度控制器的烤箱才行。 专业的温度控制设备体积通常很大,测量精确,但我看到了许多利用非专业设备手工搭建环境温度的不同解决方案。

一旦我选择好合适的实验恒温箱,要设置的测试温度点以及整个测试系统需要多久能达到这个测试温度点,我都是需要提前设定好。对于前面提到的电容器,在还没实际验证过它的最大额定温度为85°C的情况下,特意设定在80°C,预留足够的温度区间以确保确保恒温箱的温度在电容器安全工作温度范围之内。参考上图表的数据,在这个温度下,电容器的预期寿命也从50K h的寿命降到不到5000 h。这样我可以通过在80C温度下测试6个月实验结果,使我对搭载此电容器的电子产品在45°C下可以使用5年预期,有了很强的信心。当然即使我等不到长达6个月实验结果,我仍然可以发现一些问题,因为这些问题是从客户那边投诉反馈回来的。 这可能最终会导致召回或重新设计。

模拟实验的结果不一定可靠

这些方程虽说是一个很好的计算工具,但它们并不是完美的。没有人能靠它精确预测电容的寿命。有些情况下,公式是完全不起作用的。比如,制造商可能会做出一批次品,在运输过程中会受到损坏,或者通过引脚遭到高电压击穿等。所有这些测试流程被设计出来只能将把故障发生概率降低到人们可以接受的程度,但却无法将它们彻底消除。标准故障率是变化的,但绝不会是零。幸运的是,这个数字还不错。

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