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浅析BMS产品寿命预估方法以及工厂老化测试参数制定方法

03/06 10:46
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回来搬砖了,过年休息得挺好的,北方天气冷,室外活动时间比较少,窝在家里面与父母唠唠嗑,逗逗娃,看看电视,吃点好吃的,没咋串门。

最近在务虚,聊聊BMS硬件产品的寿命评估与老化测试相关的内容。

产品寿命评估

首先一起看这样两个术语:设计寿命与质保寿命。

设计寿命是指产品在规定的使用条件下(如温度、湿度、电压、振动等),能够完成其规定功能的时间长度;它是一个技术指标,是需要研发人员来设计保证的,寿命数据基于可靠性工程、测试与预测得到。

质保寿命是指制造商向用户书面承诺的产品使用期限;在此期限内,如果产品因非人为因素出现故障,制造商负责免费维修、更换或承担相应责任,它是一个商业行为;例如电动汽车的三电产品,厂家就会明确写出质保寿命,如下图。

设计寿命要大于质保寿命;设计寿命是一个统计概念,它不代表每个产品在达到设计寿命时会立刻损坏,而是指达到这个时间点后,产品的故障率会大幅增加;质保寿命是制造商的责任上限,一旦超过,法律上的免费保修义务就终止了,但这不意味着产品马上就会坏,质保寿命长短会影响产品售价,它是制造商对产品信心和市场策略的外在表现。

对于我们工程师来讲,需要评估产品的设计寿命;而评估产品设计寿命的本质是识别产品的潜在失效模式,分析其失效机理,并建立失效时间与工作应力之间的数学模型。

从务实的角度出发,首先要将输入的使用条件弄清楚,比如产品工作的环境条件、设计寿命目标等。

然后先评估关键器件的寿命,例如电解电容、光MOS、芯片PCB等等,需要找厂家要一些寿命评估数据,这个过程中大家会发现降额设计的重要性,降额实际是延长器件寿命最有效且成本最低的方法。

接着通过FMEA或HALT测试等方法来分析、得到硬件的可能失效模式、识别寿命短板。

从前面的失效模式中提取并建立数学模型,比如典型的阿伦尼斯模型,它用于描述化学反应速率如何随着温度升高而急剧加快的;由于绝大多数电子元器件和材料的失效本质上是微观的物理化学变化,因此该模型称为连接测试温度与产品寿命的关键桥梁。

阿伦尼斯模型简单概括是这样用于推算设计寿命的:假设BMS产品实际使用温度是65℃,而我们寿命耐久测试在85℃、运行了时间T后才出现失效,通过阿伦尼斯模型可推算出65℃下、产品要运行AF*T的时间后才会失效(AF为加速因子,是一个比例系数),这个结果就是产品的设计寿命,这个也解释了为什么我们可以通过几个月的寿命耐久测试,就可以评估出产品工作数年的寿命。

阿伦尼斯模型只关联温度一个参数,实际设计寿命还有其他参数影响,比如湿度、机械,所以还需要使用其他模型来评估。

另外,硬件产品设计寿命的评估结果本质是一个基于概率和统计的预测值,而不是一个确定性的、绝对的保证;我们评估的不是“这个产品一定能用多久”,而是“在给定的置信区水平下,有多大比例的产品能工作多久”,加速模型具体计算寿命的过程与此处提到的统计预测方法留到后面的文章去详细分析,本文主要做概念澄清与逻辑梳理。

老化测试

BMS等硬件产品在出厂前会做老化测试,这个大家都遇到过,一般老化测试条件就是高温带载工作;老化测试目的不是用于预测产品的长期使用寿命,而是用于早期筛选,确保产品是否安全度过了生命中最脆弱的“婴儿期”。

我们都多多少少接触过浴盆曲线,它描述产品在其生命周期内的故障率变化趋势,该曲线因其形状类似浴盆而得名,通常分为三个阶段:早期失效期、偶然失效期和损耗失效期。

而出厂老化测试的目标,就是通过施加应力,在工厂内人为加速并剔除早期失效期的缺陷产品,确保交给客户的产品已经进入失效率最低的偶然失效期;其中早期失效期的失效原因大部分来自于产品在制造过程中引入的固有缺陷,例如器件的缺陷(例如IC制造缺陷)、产品生产过程中的缺陷(例如焊接、装配等)。

制定BMS老化测试参数的方法

BMS产品一般在工厂内做的是高温老化,涉及温度大小、老化时长与负载三个参数。

其中温度应足够高以加速缺陷暴漏,但又不能对产品造成显著的损伤引入新的失效模式,一般来讲温度不应超过产品的最高工作温度,如85℃;老化时长可以借用阿伦尼斯模型的思路,找到早期失效期曲线的拐点时间并作为老化时长的下限来制定;负载应施加典型工作状态下的最大负载(最好是动态负载),最好采用循环上下电模式(例如上电1h,关机1h),以施加热循环应力,这对激发焊接与封装缺陷特别有效。

老化方案不是一成不变的,随着生产工艺成熟和质量水平提升,早期失效率下降,有时甚至可以降低老化温度或缩短时间,以节约成本。

执行老化测试后对设计寿命的影响

老化测试目的前面我们弄清楚了,但是老化测试本身会对产品的寿命产生影响吗?科学设计的老化测试对产品的寿命影响可以忽略不计。

首先对于潜在存在缺陷的产品,老化测试目的就是筛选它们,所以此类不涉及寿命问题;对于设计良好、制造合格的产品,老化测试确实会消耗产品的部分“储备寿命”,但消耗的量级很小,通常可忽略,也可以借用阿伦尼斯模型来量化评估。

总结:

这次先整体总述一下相关框架,后面再实际来举例计算下;这周在出差,晚上回到酒店的时间来抓紧码字;以上所有,仅供参考。

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公众号“新能源BMS”主笔,从事新能源汽车电池系统设计工作,具体为BMS硬件设计工作将近10年,在几个大的主机厂都工作过;希望通过文字,把一些设计经验和总结分享给大家,共同成长。