循环电载荷下大功率LED金引线疲劳断裂寿命预测

1、循环电载荷下大功率LED金引线疲劳断裂寿命预测摘要：随着大功率发光二极管（LED）在照明领域的普及与广泛应用，可靠性逐渐成为研究的重点。大功率LED封装器件中金引线疲劳断裂失效一直是制约其可靠性的重要 因素。通过针对大功率LED封装器件中的金引线力学仿真与功率循环试验相结合的方法，首 先确定循环电载荷条件下该型LED的主要失效原因为金引线疲劳断裂，其次提出基于电流加 速模型的加速因子提取方法和基于应变幅值的CoffinD=anson解析寿命预测方法，最终完成对 LED金引线疲劳断裂寿命的预测和试验验证。研究结果表明：所提方法具有较高的寿命预测 精度，可以满足大功率LED封装器件可靠性快速、准确

2、评估的要求。关键词：大功率发光二极管（LED）;金引线；疲劳断裂；寿命预测；可靠性凭借高光效、小体积、长寿命、响应迅速与运 行稳定等优点，大功率发光二极管（LED）已经在 照明领域得到了广泛研究与应用。LED的可靠 性也逐渐成为一个研究关注的重点E。LED的 可靠性问题主要表现为封装器件失效，常见失效 原因有引线断裂、电迁移、扩散孔洞、芯片分层、芯 片断裂、荧光材料及封装材料失效等。目前, LED寿命预测及可靠性评估方法的研究进展严 重滞后于产品发展和市场需求,已成为制约其在 照明行业发展的一个关键科学问题。根据一项调 查显示，常见正装半导体封装器件中的引线键合 失效率达49%。因此，建立引线

3、失效寿命预测方 法已经成为大功率LED封装器件和系统可靠性 研究的重要方向之一。在半导体封装器件引线失效预测方面，国内 外开展的理论模型研究主要包括：电嗽几何模 型、疲劳损伤分析模型和寿命预测模型三大方 面。在电嗽几何模型方面，相关研究发现，引 线几何形状不同，产生的疲劳区域会不同,从而影 响器件整体寿命，且从概率统计角度也发现, 器件受几何形状的影响较大。在疲劳损伤分 析模型方面，由于热循环产生的应力对器件疲劳 损伤影响较大，因此相关研究运用有限元计算 和近红外测试刃及热阻抗计算等方法囱进行热 分析，然后通过得到的温度场计算应力应变，再根 据相应寿命预测模型推算寿命。研究发现，在热 循环载荷

4、下，引线根部为应力集中区域，最易发生 疲劳损伤，科研人员提出了一些传统高周疲劳 损伤模型以及时间速率敏感的时域模型用于寿命 预测UT。在寿命预测模型方面，主要有基于温 度加速试验的Arrhenius预测模型和基于应力- 应变的CoffinD=anson模型2种，其中应力D应变法 又分为有限元法和解析法明。有限元法较依赖 CoffinD=anson准则校准程度。研究发现,通过试 验数据来校准会使预测结果更准确问。例如，通 过体积平均累积塑性应变和损伤数据来校准该模 型但老化试验费时费力。因此，相关研究提 出若不考虑二次硬化和动态重结晶囱，可采用一 种材料依赖的损伤裂纹扩展模型在规律时间间隔 点估

5、计界面损伤状态切，从而省却一些不必要的 老化试验。而解析法计算量小，准确度取决于材 料应力D应变关系是否合理。但两者在特定条件 下可以达到同样的预测精度。本文以“数学建模翎理分析试验设计凛例 验证”并行的研究方法展开具体研究。首先，根 据设计LED的加速循环电载荷老化试验，提出了 一种基于电流加速模型的加速因子提取方法;其 次，从加速寿命与引线应变幅的关系入手,基于仿 真模拟方法得到加速电流应力条件下LED金引 线的平均失效时间与应变幅的关系;最终,基于修 正CoffinManson模型完成对LED金引线疲劳断 裂失效寿命的预测和试验验证。1基于电流加速模型的寿命预测传统寿命预测模型是通过加速

6、寿命与加速因 子相乘得到的。加速因子的准确性依赖于加速因 子提取公式是否合理，以及各影响系数的准确度。 因此，传统加速因子提取的准确性一般不高，而加 速寿命则由试验获得，其准确性较高。本节遵循 “老化机理不变原则”设计了 3种加速电流应力的 LED加速寿命测试试验，提出电流加速模型提取电 流加速因子，预测LED额定电流条件下的使用 寿命。1.1电流加速模型及加速因子提取基于传统电压加速模型计算加速因子的方法 如下：AF( = exp(Z|! - !)(1)式中:ay为加速因子;Z为电压影响系数;匕为测试状 态下的电压值,V; K为参考工作状态下的电压值,V。由于该模型多用于普通电子器件加速因子

7、的 粗略估算，精度不高。作为本文研究对象的led 通常为恒流驱动元件，其工作压降变化较小,因此 电压不宜作为加速条件。因此,LED的功率循环 测试通常是指电流载荷循环变化测试过程。在此 过程中，输入电功率部分转化为光，部分转化为 热，而热变化引起黏弹体对引线应力的影响也发 生了变化。因此，本文综合考虑以上因素,提出对 传统电压加速模型进行修订。首先,根据二极管的I-!方程,即 = s exp(器)T( 2)式中:为正向电流;为反向饱和电流;J为正向 偏压;q为电子电荷;K为玻尔兹曼常量;T为开氏 温度;$为理想因子，当反向饱和电流较小时，该 值可通过或曲线截距获得，本文根据测得样品 时曲线取截

8、距值得到$ =2.67。当环境温度为 105C 时,KT/g =0. 032 37 V。由于本次试验中LED外加电压量级大于10-1，且需要考虑内阻，因此整体压降为!f = Ns + j( 3)式中:馅为LED内阻。综合式(2)、式(3)可得整体器件压降 !f为阀(In I - In s) nKT反向饱和电流Is通常与二极管PN结种类 以及温度有关纣，与正向电流无关，根据式(4) 可得V w D / 11 MnKT!F1 & !F0 = NS( 1 - 0)+( 5)gM = InI#- InI0+ InIs0- InIs1(6)式中：！fi为压力电压;！fo为参考电压;I#为压力工 作电流;

9、I为参考工作电流;Is#为芯片在压力电流 工作条件下达到的温度对应的反向饱和电流; Is 为芯片在参考电流工作条件下达到的温度对应的 反向饱和电流。结合式(1)可得AF( !f1 ) - AF( 4)=exp (Z R s (I1 - I) +M$KT )( 7)再将式(7)改写为AF( *1) - AF( 4) = exp( lMl$KT)exp( ZRs | L - I。|)令 AF( I) = 1( AF( *1) -AF( *0)，则 AF( I) = 1expM；KT) exp( ZRs | 匕-1。|)综合式(8)和式(9)可知，前者为两电压加速 因子的差值，后者为电流加速因子值。

10、因此要使 两式相等,必须引入比例系数1,用以表征电流加 速因子与电压加速因子之间关系的常数。由于电流变化会引起LED结温变化,而温度 变化又会引起反向饱和电流的变化，因此在给定 电流下的LED正向压降并不相同。本文引入电 压修正系数Z,修正电压变化引起的误差。 Z, = exp( MnKT)(10)则式(9)可简写为AF( ) = 1Z%exp( ZRS I# -I0 |)(11)式(11)即为本文最终改进后的电流加速因 子提取模型。虽然反向饱和电流与正向电流无关，但LED 生成的热会影响反向饱和电流，因此本文测试反 向饱和电流时，采用让样品在各种压力电流下稳 定工作一段时间，然后迅速加反向电

11、压来获取反 向饱和电流值。表1为3种正向电流条件下的测 试结果。本文分别通过控制电流和电压，对样品做加 速试验，记录参考电流以及电压下的寿命值为 317 s;然后分别增加样品工作电流为0.1 A和工 作电压为0.1V时，记录寿命分别为153 s和264 so 假设参考电流或电压下的加速因子为1,则增加 0.1 V或0. 1 A后的加速因子分别为1. 20和 2. 07 !此时电流加速因子和电压加速因子与参考 加速因子之差的比率1为10.04o本文取近似值 1 = 10为比例系数。Z为电压影响系数，即式(1)描述曲线中每一 点切线斜率。本文将式(1)近似为三段线，如图1 所示，图中端点横坐标依次

12、为实测参考电流和3种 压力电流对应的电压值，纵坐标为通过老化试验获 得的加速因子，则3种压力电压下Z可近似为每段 线斜率，即1. 61、8. 65、9. 76。将表1数据代入 式(6)和式(10)计算可得:3种正向电流(800、900、 1000 mA)加速应力条件下的修正系数Z, =3.97, 3.76,3.65o其中,参考额定工作电流为700 mA。表1三种正向电流条件下的测试结果Table 1 Test results under conditions of three forward currents正向电流I/mA器件内阻Rs/ *压力反向 饱和电流 妇/(10 9 A)参考反向 饱

13、和电流 Iac/ (10 10 A)理想 因子$8004.781.422.679004.372.322.6710004. 042.922. 67图1基于电压加速模型的加速因子提取Fig. 1 Extracted acceleration factors based on voltage acceleration model将试验测试数据代入修正模型式(11)可以得到， 电流800 mA时的加速因子为AF800 = 4. 65； 900 mA时的加速因子为 AF900 = 21. 24； 1 000 mA 时的加速因子为AF1000 =68. 31 o1.2功率循环老化试验如图2所示，本文选用1

14、 W大功率正装封装 led为研究对象，其额定工作电流为700 mAo引 线为30 m的金线，连接芯片和电极，并被硅胶 (无荧光粉)包裹。本文采用功率循环老化试验对试验样品进行 加速老化测试。试验平台如图3所示，该平台由 3台功率循环电源与配套夹具、3台电压巡检仪、 1台PC和1台恒温箱组成。每台功率循环电源 可分别为30个样品单独供电。装载样品的夹具 放置于高温恒温箱中。夹具与功率循环电源之间 为电源线连接，夹具与电压巡检仪之间为数据线(c)常见封装结构(d)金引线键合方式图2本文所选大功率LED样品Fig. 2 High-power LEDs used in this paper图3 LED

15、功率循环老化试验平台装置图 Fig. 3 Power cycling aging test platform for LEDs连接。本文通过电压巡检仪采集每颗LED的正 向电压信号，通过正向电压信号判断和记录LED 的失效时间。为了保证每个样品的老化条件和负 载条件一致,每个样品均为并联单独供电,若有样 品失效也不会影响其他样品的电驱动参数。本次 试验样品总共为60颗，分为4组不同电流条件, 分别为参考额定工作电流700 mA下和加速条件 8009001000 mA下各15颗。恒温箱温度设定 为105t图3 LED功率循环老化试验平台装置图 Fig. 3 Power cycling aging

16、 test platform for LEDs1.3实测失效寿命和加速寿命预测结果对比据试验统计,700 800 900和1000 mA四种 电流条件下的样品失效模式均为引线断裂。依据 电压巡检仪记录数据可统计得到4种试验条件下 63%样品失效的平均失效时间分别为1765 400 82和26h。如表2所示，根据1.1节计算得到的 加速因子可得额定工作电流条件下的3个预测寿 命值。将其与试验统计寿命值比较，绝对误差分 别为5.38% 1. 30%和0.62%。由此可见，本文 针对功率循环下大功率LED金引线失效模式提 出的电流加速模型预测精度较高。表2加速寿命测量结果和预测结果对比Table 2

17、 Comparison of accelerated lifetime testingresults and prediction results正向电流/63%平均失效 加速 预测 700 mA 绝对 mA 时间/h 因子 寿命/h试验寿命/h误差/%8004004.651 8601 7655.389008221. 241 7421 7651. 3010002668. 311 7761 7650. 622 基于Coffin-Manson的寿命预测金引线失效是正装大功率LED器件失效的 主要原因之一，其中以引线断裂和焊点脱落2种 情况最为常见。功率循环测试使得LED样品封 装材料的温度随之发生

18、循环变化,不同温度下硅 胶会处于不同的力学状态而产生较大的热应力变 化。本节首先通过仿真模拟计算应力分布，找到 最可能失效的部位与方式;然后，基于CoffinDWan- son模型预测失效寿命，并与试验测量结果进行 对比;最后，通过失效分析手段观察1.2节试验中 失效样品的引线断裂情况，并与仿真模拟结果进 行对比!2.1有限元模型构建由图4可知,大功率LED的模型主要由塑料 壳、硅胶、金线、电极、芯片、热沉等组成。塑料壳 的材料为环氧树脂;LED芯片材料简化为蓝宝石 (氧化铝)；封装硅胶为黏弹性材料;热沉、芯片和 电极材料为线性材料;金线的直径为30 m。如 图4所示，本文采用1/4模型来减小

19、计算量,对重 点研究部位即硅胶与金线进行非线性参数设定。 设定外表面空气自然对流系数为6 W/( m2 t), 对称面绝热,底部施加固定约束。图4大功率LED的仿真模型Fig. 4 Simulation model of high-power LED2.2非线性材料参数设定金引线设定为双线性各向同性强化材料, 其屈服准则服从von Mises准则，屈服强度为 32.7 MPa,切线模量为0.6x10% MPa。由动态热 机械分析(DMA)方法测得硅胶的黏弹性参数，得 到剪切松弛储能模量主曲线和体积松弛储能模量 主曲线，然后采用广义麦克斯韦模型(Prony级 数)拟合得到有限元仿真需要的松弛时间

20、、剪切 松弛系数、体积松弛系数。松弛储能模量E( )用 Prony级数表示!t)为E( ) = 75 886 + . #68 #69e点 +.098 714e% + 1. 930384e301( 12)2.3载荷与边界条件设定如图5所示，本文选取功率加载间隔为1 s, 即通电1 s、断电1 s,峰值电流载荷分别为700、 800900和1000mA。芯片的发热功率值由电功 率除去积分球测得的光功率得到，再将芯片的发 热功率转换成单位体积下的热功率加载到芯片 上,进行功率循环模拟。模拟环境温度设定 为 105t。图5功率循环载荷示意图Fig. 5 Schematic of power cycli

21、ng loading2.4金引线应力分布仿真结果基于局部应变法的疲劳寿命预测是将疲劳寿 命估算建立在应力集中部位的应力和应变局部估 算上有。因此，可以认为引线是在此处断裂而导 致整个器件失效的。对于大功率LED正装封装 结构来说(见图2( c) )，LED芯片在功率循环载 荷下周期性产热,产生的热量部分传导至硅胶，从 而在硅胶内部产生一个周期变化的温度场。由于 硅胶的材料表现为黏弹性,且弹性模量远小于引 线，因此引线的受力主要是由硅胶发生形变导致 的。图6为在加速电流1000 mA、环境温度105t 条件下的金引线应力分布仿真。结果显示，引线 最大von Mises应力出现在与芯片连接一端的根

22、 部位置。为了验证仿真结果，本文将该加速老化条件下 的失效样品取出，通过X-RAY检测(见图7( a)发 现引线跟芯片连接根部位置有明显褶皱痕迹。因 此，可以判断此处应力变化较明显,是最可能产生 断裂的位置。同时,采用封装硅胶溶解剂除掉引 线周围的硅胶，再通过光学显微镜可以直观地观 察到引线断裂的位置和状态。如图7( b)所示，金 引线断裂位置与仿真结果非常相似，出现在与芯 片连接一端的根部附近。图6功率循环测试后金引线的von Mises 应力仿真分布Fig. 6 Simulated von Mises stress distribution of gold bonding wire aft

23、er power cycling test图7功率循环测试后LED失效样品图Fig. 7 Failed LED sample after power cycling test2.5金引线疲劳断裂寿命预测结果19世纪60年代，Manson和Coffin在研究金 属材料疲劳过程发现，塑性应变幅的对数与疲劳 载荷反向次数的对数存在线性关系，提出了一种 以塑性应变幅为参量的疲劳寿命描述法也。这 就是著名的Coffin-Manson低周疲劳模型，是一个 建立于大量试验数据基础上的经验公式。本文对4种电流载荷条件做了金引线的塑性 应变仿真计算，并将得到的应变幅汇总，如图8所 示。可知，随着时间增加，应变幅增大后趋于稳 定;随着电流增加，引线最大应变幅也在增加。由于大电流条件下引线为应变疲劳，因此采 用Coffin-Manson寿命预估模型方程宣，计算引线 疲劳失效平均寿命，公式如下：Nf = C1 (广A2( 13)式中:!%：为引线应变幅值;为疲劳寿命。本文 以800900和1000 mA电流条件下的3组加速失 效寿命数据拟合CoffinDManson关系式，拟合结果 为A# = 1. 99 x 10_37，饥=12. 38。将系数代入