功率循环的实验设计 （二）
功率循环的实验设计 （二）
写文章之前，先给大家道一个歉，由于个人疏漏，上一篇文章的图三发错了，应该是这张图，当Bond wire 断裂时，电压会跃升。在这里做一个更正。 
前篇文章的补充图 Bond wire 循环实验
第二种故障模式是Die Attach的老化，也是功率循环实验需要重点考察的目标之一。Die Attach是芯片的重要的散热路径，尽管在Die Attach的选型上会考虑其CTE的值和上下材料的CTE尽可能接近，但芯片导通和关断，温度周期性变化，从而导致Die Attach部位产生剪切力不可避免。实验条件可以降低电流以减小对Bond Wire的冲击，而通过增加电压来提升加热功率。 因为产生交变的剪切力的原因是芯片的温度交变，即使电流很小，只要功率足够大一定可以达到实验需要的温度梯度，再设定合适的循环周期，比如加热3秒，冷却10秒，多次循环后，便可以观测到Die Attach处的结构函数的变化。前面给大家展示的类似于扇面的结构函数多曲线图，正是在这样的实验设计下，经过10万零5千次功率循环而产生的（参考文章,破析 AQG 324 功率循环实验（PC）失效判定标准)
图一 Die Attach功率循环实验
对于老化焊接层的实验设计，我们用小电流和低电压，在小电流和低电压下，对于Bond Wire和Die Attach的冲击都比较小，我们通过散热条件改变，从而使得ΔTc发生较大的周期性变化，在焊接层产生交变应力，达到老化的目的。 
图二 焊接层的老化
上图中的结构函数是基于该种实验设计做出的多曲线图，我们可以看到结构函数在前端并没有发生明显的变化，结构函数的右移发生在热容大致为1 J/K的位置附近，这部分材料的时间常数大概是200ms，远远大于Die Attach的时间常数，可以认为DieAttach的降级是不明显的。 实际器件的降级是多种因素同时发生的，AQG 324的分钟级循环的结构数据，如果用结构函数去分析，会观测到Die Attach和焊接层所对应的结构函数同时发生了右移。在没有对单变量做非常深刻的研究的前提下，依据多变量条件的实验数据，建立对应的寿命模型难度太大，几乎可以认为精度会存在很大的问题。功率循环的实验设计，可以尽可能分离出作用于器件各个部分的实验条件，使得器件的降级是单变量。 我们都知道，温度的变化导致的是器件内部应力的变化，而应力的变化会产生疲劳，从而导致器件最终失效。有了这些单变量的实验数据，我们可以尝试建立单变量下“温度—应力—疲劳”的数学模型，理论上，只要我们有大量的实验数据，就可以建立并验证单变量模型，并能保证该模型的精度。有了一定精度的单变量模型，再尝试去做多变量模型，从而一步一步逼近器件失效的机理研究，得到可以重用的器件失效的数学模型。 以上的实验设计只是一个思路，目前也只有一些基于特定样品的数据，这些数据也证明了这个思路的可行性。当样品改变时，我们必须要重新设立新的实验设计。可靠性技术发展到如今这个时点，要求我们必须尽可能的去搞清楚失效机理，因此实验的海量可能是痛点，要做不同材料，不同样品，不同功率，不同环境条件下的失效实验，因为除了功率循环外，引起器件失效的因素可能还有温度循环，震动，湿度，粉尘等等。 目前，业内工程应用上，这类的研究才刚刚开始，相关的数据也不多，如果需要在短时间内积累大量的有效数据，或许在保证实验结果可重复，可分析的前提下，尽可能提高实验效率，这样就可以缩短获得准确数据的时间。 提高实验效率的直接手段就是一次性老化多个器件，只是这种实验设备价格不便宜，通道数越多，价格也越高。我知道的能提供集成结构函数测试的功能循环设备厂家，全球范围内也只有两家，一家是以前的Mentor，现在归西门子。另外一家就是我们了，国产半导体瞬态热测试提供商，鲁欧智造。 Mentor的主打设备由两款，1800A和3600A，电压分别是12V和6V，鲁欧设备支持任意定制，也有标准品2000A，电压是10V。下面我们从参数上比较一下这三款设备。 设备的设计思路是类似的，通道之间是并联关系，单通道内部是串联关系，Mentor提供的3X4，三并四串，12个工位，鲁欧提供是4X4，16个工位。并联要分流，串联要分压，设备提供的参数要满足实验条件，在电流和电压方面都要留有余量。 硅器件的导通压降大概在2V左右，加上线损大概2.2-2.4V，SiC器件的导通压降在3.5V左右，加上线损大概每个4.2-4.5V，也就是说，串联4个硅器件，电压要大于9.6V，串联4个SiC器件，电压要大于18V。 车载的器件额定电流主要有两种600A和900A，将来电流会越来越大。对于这两种器件，功能循环使用的电流大概是430A和650A左右（功率循环加载电流目的是为了获得足够的温度梯度，影响温度梯度的因素，属于是器件本身的热阻属性和加载在器件上的功率，AQG 324标准中里规定的大于额定电流的85%是一个经验值，功率足够，电流小于85%，也能获得比较满意的温度梯度）。 简单对比一下三款设备同时做功率循环实验器件的数量，如下表： 
图三 性能参数列表
可见，对于小电流的器件，1800A和鲁欧的2000A效率都不错，对于大电流的器件，设备效率都明显下降，3600A虽然电流参数可以满足，但是由于电压只有6V，为什么还要设计出12个工位，这多少让人有点费解。如果要对大电流的功率器件做循环，提高电流而不降低电压，甚至同时提升电压，才是合理的设计。 一次性老化多个器件，也是非常必要的，功率循环实验中，环境因素也是一个重要的影响因素，在同一个环境条件下对多个器件做功率循环实验，尤其是温度循环，震动，湿度，粉尘等环境，横向对比的数据会精确体现器件之间的差异。 可靠性领域变量繁多，而由于以往行业对于热问题认识的局限性，无论是国外还是国内，该领域的技术尚在起步状态，有非常多的未知需要整个行业投入极大的精力共同去探索。科学的实验设计会提高数据的精度和实验的效率，随着整个行业的认识度越来越清晰，模型越来越精确，而精确的模型可以在整个产业链中流转。这样下来，无论是研发设计领域，或者是工程应用领域，乃至可靠性及设备维护领域，我们都会变成有据可依，减少冗余，实现资源利用的合理优化。一个简单的逻辑，谁能做到更好，谁就能活得更久。 （全文完）
功率循环的实验设计 （一）
破析AQG 324 功率循环实验（PC）失效判定标准
