基于FIT值的光耦合器和容性数字隔离器的比较
在集成电路的世界里，制造出高可靠性和高持久度的产品是非常重要的。尤其对于工业环境中要求的长达数十年的生命周期来说，可靠性和持久度更成为了关键的指标。无论从知识层面还是从直觉层面，事实都告诉我们，一个问题的变量越多，问题的结果就越复杂。或者，从系统的角度来说，一个系统的组件越多，它上面的脆弱点就越多。
每一个半导体公司都有很多负责质量、控制和可靠性的工程师，同时也包含一个由统计分析师们组成的SWAT团队。这些人们的工作涉及很多方面，而且都非常重要。但对于我们来说，最重要的一点是我们需要一种保护屏障来将我们与突发事件（通常由于失效所导致）所造成的危险隔离开来。
芯片制造业中对于偏差都是严格控制的，因此可以持续的提供可靠性产品而保证零件之间几乎没有变化。一个很好的例子就是硅的优化和使用：对于一块硅的使用时间可以有多种表达方式。本文GLW主要解释以下两种：平均故障间隔时间（MTBF）和故障率（FIT）。
1.平均故障间隔时间（MTBF）
平均故障间隔时间（MTBF）的核心是假设系统即将发生故障。它是对该系统进行建模并预测何时将会发生故障（平均数）的统计方法。维基百科对于平均故障间隔时间（MTBF）的解释为它等于从系统打开到系统结束（由于故障而失效）的时间除以系统故障的次数。系统打开到结束的时间应为系统故障次数所对应的总时间，为了便于理解，请参考以下的公式。
有时，在系统被替换时则要使用平均故障时间（MTTF）来表示，而平均故障间隔时间则用于系统修复的场景，这是一个很微妙的不同。平均故障时间（MTTF）等于所有系统的工作时间除以系统的总数，当所有系统都以相同的故障模式发生故障时，平均故障时间（MTTF）收敛于平均故障间隔时间（MTBF）。平均故障间隔时间（MTBF）用于系统可修复的场景，而平均故障时间（MTTF）则用于系统完全失效的不可修复场景。
2. 故障率（FIT）
另一种获取平均故障间隔时间（MTBF）的方法是搜集故障率（FIT）数据。故障率（FIT）是指在特定的时间内发生故障的次数。在半导体工业中，故障率（FIT）可以通过运行10亿个设备来进行预测。使用诸如高温或高压的压力测试和大量样本集的方法可以加速故障（或潜在故障）的发生，并且该数据也可用于推测正常工作条件下的情况。通过卡方检验和60%置信度评级验证，标准过程温度是55℃。
从经验数据中，我们可以得出温度和电压之间故障率的关系。
·40℃与55℃相比，故障率降低了3倍，而和125℃相比，故障率降低了80倍。
·同样是40℃的情况下，电压降低20%，故障率降低8倍。
在收集和验证了所有压力测试数据之后，就会得到故障率（FIT）的相关数值，这是你会发现，故障率（FIT）和平均故障间隔时间（MTBF）存在如下的关系：
MTBF∝1/FIT
就像所有统计数据一样，可以通过向公式中添加变量和比例常数以使得模型系统更为完善。
3. 每百万产品中的不良数（DPPM）
为了便于理解，我们简要介绍一下每百万产品中的不良数（DPPM）。一些人依靠每百万产品中的不良数（DPPM）来得到可靠的数据。这确实是一个有效的指标，但是DPPM是一个与时间无关的变量，而只与每百万单位发生故障的次数有关。而故障率（FIT）和平均故障间隔时间（MTBF）则恰恰与DPPM相反，它们与时间相关。
我们现在已经大致了解了FIT和MTBF都是什么，下面我们来看看它们与数字隔离产品之间的关系。通常我们可以从芯片制造商处获得FIT和MTBF的相关数据指标。举个例子来说，德州仪器（TI）在每个产品的产品文件中写入了其FIT和MTBF数据。让我们来比较以下两个产品的FIT数值：其中一个是TI的数字隔离器，另一个是一个知名公司的光耦合器。
表1. 温度是55℃、60%置信度评级验证的情况下，容性数字隔离器和光耦合器的FIT数据比较
通过对比表1中两家公司所提供的FIT数据，我们可以很明显的得出，如果想要选择更加可靠的产品时，我们会优先选择数字隔离器而非光耦合器。通常在设计新系统时，FIT数据也会成为所要考虑的重要指标之一。通常我们会设置FIT预算，以便能够以更准确的量化形式进行预估。比如说，我们正在设计一个转换器，其FIT预算是20000，同时其至少需要20通道隔离。如果我们选择光耦合器，此时的FIT值就是20*258.5=5170，而这已经超过了FIT预算的25%。而如果你仅仅使用5个四通道的容性数字隔离器件，那么FIT值仅仅为5*0.7=3.5，这将小于FIT预算的0.02%，这就为其他需要占用FIT预算的不可靠因素提供了更多的空间。最后一点，很显然，FIT数据只是一个模型数据或者说是一种可靠性的预测。在现实世界中各种各样的情况和问题都有可能导致任何产品发生提前失效。
下面我们来做个总结，在各种各样的统计问题之中，我们介绍了故障率（FIT）和平均故障间隔时间（MTBF），甚至是每百万产品中的不良数（DPPM）。当我们询问客户其最终需求到底是什么的时候，笔者敢保证他们一定更倾向于追求更长的使用生命周期。所以，站在一个专业人士的角度，从质量和可靠性方面考虑，我们提出的相对明智的建议就是：容性数字隔离器是一个非常不错的隔离解决方案。
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