8 (495) 988-61-60
Без выходных
Пн-Вск с 9-00 до 21-00
8 (495) 988-61-60
Без выходных
Пн-Вск с 9-00 до 21-00
Из-за того что CVT появились недавно и найти специалистов для их ремонта проблематично, считается, что такой агрегат не слишком надежен. В этой статье мы расскажем, какой ресурс вариатора Тойота Рав 4 и что необходимо учитывать при его эксплуатации, чтобы не допустить преждевременной поломки.
Содержание
Открытьполное содержание
[ Скрыть]
Вариаторная КПП является единственным видом агрегатов, которые позволяют бесступенчато менять передаточное число между трансмиссией и силовым агрегатом. Транспортное средство набирает скорость, при этом не увеличивая обороты двигателя.
Конструкция CVT автомобилей Тойота Рав 4 2010, 2011, 2013 и других годов выпуска включают два раздвижных вала. Они взаимодействуют друг с другом посредством натянутого между ними ремешка. Один из этих шкивов соединяется с силовым агрегатом и считается ведущим, а второй — ведомый — соединяется с ведущими колесами. Оба шкива состоят из двух половинок. Когда эти элементы сдвигаются друг с другом, то ремешок выталкивается наружу, а когда раздвигаются, он проваливается внутрь. В результате синхронного изменения радиусов деталей, по которым перемещается ремешок, диаметр одного вала увеличивается, а другого — уменьшается. Это способствует плавному изменению передаточного числа. Если размеры ведущего вала меньше, чем ведомого, то транспортное средство движется на пониженной скорости. При равных диаметрах шкивов автомобиль едет на прямой передаче. Если размер ведомого вала меньше, машина движется на повышенной скорости.
Вариаторная КПП Тойоты
В качестве сцепления в коробках передач Тойота Рав 4 2014, 2015, 2016, 2020 года выпуска используется гидротрансформаторное устройство. Этот узел обладает большими габаритами и весом. Его наличие в конструкции позволяет обеспечить плавное трогание автомобиля с места и исключить рывки при ускорении. Благодаря использованию гидротрансформаторного устройства транспортное средство быстрее переключается с низкой передачи на более высокую, если водитель резко нажмет на педаль газа. Чтобы машина могла двигаться назад, в трансмиссии используется планетарная передача.
Работа вариаторной трансмиссии контролируется управляющей системой, которая включает в себя центральный процессор, контроллер, а также узел управления валами. На управляющий модуль поступает информация о скорости движения машины, оборотах силового агрегата, а также положении педали газа. В соответствии с этими данными центральный процессор выбирает передаточное отношение для определенного режима езды. Если информация о вращении первичного и вторичного шкивов не совпадает, то управляющий модуль подает команду гидросистеме о необходимости изменения размеров валов. Величина рабочего давления в системе обеспечивается насосным устройством. Этот же узел выполняет смазку внутренних деталей коробки передач.
Подробнее о принципе действия вариаторной трансмиссии вы можете узнать из видео, снятого каналом Toyota Russia.
Параметр давления в системе обычно определяется не оборотами силового агрегата, а поддерживается пропорциональным развивающемуся крутящему моменту. С увеличением этого показателя сильнее сжимаются диски, что позволяет предотвратить проскальзывание ремешка. Величина давления, которая образуется насосным устройством, определяет быстродействие вариаторной коробки передач. Чем больше будет этот параметр, тем быстрее поменяется передаточное число. Для смазки внутренних деталей и компонентов используется специальное смазочное вещество, предназначенное для вариаторов Тойота Рав 4 и выпускающееся производителем автомобиля.
Теперь разберем, сколько в среднем ходят бесступенчатые коробки передач. По отзывам владельцев, агрегат надежный и в среднем служит около 100-150 тысяч километров пробега, при этом не доставляя неудобств автомобилисту. Только после этого интервала возможны первые сбои в работе коробки передач.
Проблемы в работе трансмиссии не всегда проявляются постепенно. Поэтому если сломался вариатор, это может быстро привести к невозможности управления машиной.
Какие неполадки характерны для CVT и как отремонтировать коробку в машине с двигателем 2 литра или другим объемом:
Особенно опасно повреждение фланца дифференциала. Привод так называемой раздаточной трансмиссии проходит через фланец на корпусе дифференциала. Этот элемент обладает тонкими стенками и на практике часто происходили проблемы, когда деталь лопалась из-за работы в условиях постоянных высоких нагрузок. Это приводит к утечке смазочной жидкости. Если своевременно ее не обнаружить и не решить, то трансмиссионная жидкость может полностью слиться из коробки. Кроме того, фланец покрошится в системе и его осколки попадут на шестеренки коробки передач, что приведет к повреждению деталей трансмиссии. Сложность ремонта заключается в том, что дифференциалы для вариаторных КПП нельзя найти в продаже.
У автовладельца есть вариант приобрести новый в сборе узел, который будет стоить более 15 тысяч долларов. Проблему можно решить путем установки контрактного вариатора, но и такой агрегат найти в продаже проблематично. Причем стоимость такого агрегата будет достаточно высокой. Оптимально решить проблему можно на этапе утечки масла и трещины. В таком случае поверх поврежденного фланца надо напрессовать любую подходяющую по размерам стягивающую втулку и удалить следы утечки. Но учтите, что дать точных гарантий по поводу долговечности такого решения нельзя. Обычно после таких манипуляций автовладельцы стараются как можно быстрее продать транспортное средство.
Каналом АКПП Технология ремонта опубликован ролик, в котором показан процесс ремонта трансмиссии Рав 4 при оборванном ремне.
Какие нюансы следует учесть, чтобы не снизить ресурс вариатора Тойота Рав 4 :
Канал АКПП Технология ремонта предоставил ролик, автор которого рассказал о том, какие нюансы учитывать при эксплуатации, чтобы увеличить срок службы вариаторной коробки передач.
Чтобы понять, что лучше — вариатор или автомат, необходимо разобраться с плюсами и минусами трансмиссий CVT.
Достоинства:
Недостатки:
Пользователь Андрей Флорида в своем ролике подробно рассказал и показал, как выполняется смена смазочной жидкости в коробке передач CVT автомобиля Toyota Rav 4.
Проверка гипотез парных данных может включать две популяции с одинаковыми стандартными отклонениями. В t-тесте различий, рассмотренном в предыдущем посте, использовалось стандартное отклонение различий. В этом тесте мы хотим рассмотреть, отличается ли одна популяция каким-либо образом от другой, и мы напрямую используем выборки из каждой популяции.
Нулевая гипотеза для парного t-критерия: H o : μ 1 = μ 2 .
Три альтернативные гипотезы становятся:
мкм 1 ≥ μ 2
мкм 1 ≤ μ 2
мкм 1 мкм 2
Мы считаем, что два стандартных отклонения населения одинаковы. Вы можете использовать проверку гипотезы F-теста, чтобы проверить это предположение.
Мы рассчитываем статистику теста, используя
$$ \ large \ displaystyle t = \ frac {{{{\ bar {X}}} _ {1}} - {{{\ bar {X}}} _ {2}}} {{{s} _ {p}} \ sqrt {\ frac {1} {{{n} _ {1}}} + \ frac {1} {{{n} _ {2}}}}} $$
, где s p - объединенное стандартное отклонение, рассчитанное по выборкам с помощью
.$$ \ large \ displaystyle {{s} _ {p}} = \ sqrt {\ frac {\ left ({{n} _ {1}} - 1 \ right) s_ {1} ^ {2} + \ влево ({{n} _ {2}} - 1 \ right) s_ {2} ^ {2}} {n + n-2}} $$
Степени свободы, используемые для определения критического значения: df = n 1 + n 2 - 2.
Критическое значение (или область отклонения) для трех тестов при 100% доверительном уровне (1-α) становится:
Отклонить H o , если t> t α, df
Отклонить H o , если t
Отклонить H o if | t | > t α / 2, df
Допустим, у нас есть два процесса, создающие верхние трубы велосипеда, и мы хотим знать, отличаются ли эти два процесса. Вес важен, поэтому мы измеряем по пять трубок от каждого процесса.Данные следующие:
| Образец | Процесс 1 | Процесс 2 |
| 1 | 3,125 | 3,110 |
| 2 | 3,120 | 3,095 |
| 3 | 3,135 | 3,115 |
| 4 | 3,130 | 3,120 |
| 5 | 3,125 | 3,125 |
Значения: X-bar 1 = 3.{2}} {5 + 5-2}} = 0,0091 $$
статистика теста
$$ \ large \ displaystyle t = \ frac {3.127-3.113} {0.0091 \ sqrt {\ frac {1} {5} + \ frac {1} {5}}} = 2.43 $$
Поскольку 2,43 больше 2,306 и находится в области отклонения, нулевая гипотеза отклоняется. Это означает, что есть убедительные доказательства того, что два процесса не создают одинаковых по весу вилок.
Связанный:
Гипотеза о неравной дисперсии (статья)
Тесты парных сравнений гипотез (статья)
Проверка гипотез двух пропорций (статья)
Также опубликовано на Medium.
.Найдите сообщение в блоге:
Многие объекты состоят из нескольких частей или элементов. С точки зрения надежности элементом является любой компонент или объект, который рассматривается в исследуемом случае в целом и не раскладывается на более простые объекты. Элементом может быть колба лампы, точка соединения двух электрических компонентов, винт, масляный шланг, поршень двигателя и даже весь двигатель тепловоза. Кроме того, отдельные операции или их группы в сложном производственном или строительном процессе могут рассматриваться как элементы.
Пример простой системы - электрическая лампа, состоящая из лампочки, розетки, переключателя, проводов, вилки и корпуса лампы. Чрезвычайно сложная система - это самолет, содержащий десятки тысяч механических, гидравлических или электрических элементов. Каждый из них может потерпеть неудачу. Это увеличивает вероятность отказа всей системы. Результирующая надежность зависит от надежности отдельных элементов, их количества и взаимного расположения. Подходящее расположение может даже повысить надежность системы.В этой главе будут показаны важные случаи вместе с формулами для расчета результирующей надежности. Две основные системы - последовательная и параллельная, также возможны их комбинации.
С точки зрения надежности последовательная система (рис. 1а) выходит из строя, если выходит из строя какой-либо из ее элементов. Например, мотоцикл не может ехать, если не может работать какая-либо из следующих частей: двигатель, бак с топливом, цепь, рама, переднее или заднее колесо и т. Д.И, конечно же, водитель. Таким образом, все эти элементы расположены последовательно. Элементами также являются винты и многое другое. Если отказ какого-либо компонента не зависит от другого компонента, надежность системы получается просто как произведение надежности отдельных элементов,
R = R1 × R2 × R3 × ... × Rn = ΠRj.E1Практический вывод таков: «надежность серийной системы всегда ниже, чем надежность любого из ее компонентов».
Примеры последовательной системы (а) и параллельной системы (б).
Вероятность отказа дополняет надежность, т.е.
Характерные особенности последовательного расположения будут показаны на нескольких примерах.
Пример 1
Результирующая надежность двух компонентов составляет R = R 1 × R 2 . Например, если F 1 = 0,1 и F 2 = 0,2, то R 1 = 0,9 и R 2 = 0.8 и R = 0,9 × 0,8 = 0,72. Это меньше, чем надежность более слабого компонента нет. 2. Вероятность отказа увеличилась до 1 - 0,72 = 0,28, т.е. больше вероятности отказа F 2 .
Пример 2
Надежность последовательной системы с тремя элементами с R 1 = 0,9, R 2 = 0,8 и R 3 = 0,5 составляет R = 0,9 × 0,8 × 0.5 = 0,36, что меньше надежности худшего компонента ( R 3 = 0,5). Это напоминает известную поговорку «Цепь слабее самого слабого звена» (которая, однако, не учитывает, что несколько компонентов могут выйти из строя одновременно).
Пример 3
Влияние количества элементов (и, следовательно, сложности системы) можно проиллюстрировать на нескольких системах, где все компоненты имеют одинаковую вероятность отказа F 1 = 0.02; соответствующая надежность R 1 = 0,98. Какова будет надежность системы, состоящей из (а) 2 компонентов, (б) 10 компонентов, (в) 50 компонентов и (г) 200 компонентов?
Решение: (а) R = R 1 × R 1 = 0,98 2 = 0,960; (б) R = R 1 10 = 0,98 10 = 0,817; (c) R = R 1 50 = 0.98 50 = 0,364; и (d) R = R 1 200 = 0,98 200 = 0,0176.
Видно, что падение надежности особенно велико для большого количества компонентов. Хотя один компонент имеет относительно высокую надежность (98%), система с 200 такими частями практически не может работать, поскольку ее надежность ниже примерно 2% и вероятность отказа 98%! Поэтому сложные большие системы необходимо собирать из очень надежных элементов.
До сих пор мы предполагали, что надежность отдельных частей не меняется со временем. Если оно меняется, уравнение (1) изменяется на
R (t) = R1 (t) × R2 (t) × R3 (t) × ... × Rn (t) = ΠRj (t); E3результирующая вероятность отказа определяется как
F (t) = 1 –R (t) или F (t) = 1 –Π [1 –Fj (t)] .E4Надежность компонентов часто характеризуется интенсивностью отказов λ . Если частоту отказов можно считать постоянной (особенно в системах, содержащих много элементов), снижение надежности со временем будет экспоненциальным, R ( t ) = exp (- λt ), и уравнение (3) изменится на
R (t) = ехр (–λ1t) × ехр (–λ2t) × ехр (–λ3t) ×... × exp (–λnt) == exp [- (λ1 + λ2 + λ3 + ... + λn) t] = exp (–λt) .E5Распределение времени до отказа такой системы снова экспоненциально, с результирующая интенсивность отказов равна сумме индивидуальных интенсивностей отказов,
Это означает, что «интенсивность отказов последовательной системы всегда выше (а среднее время наработки на отказ короче), чем у отдельных компонентов, а надежность R ( т ) уменьшается со временем быстрее ».
Среднее время наработки на отказ составляет
Уменьшение надежности со временем показано на рисунке 2 для нескольких систем с различным количеством элементов.Наблюдается очень быстрое падение надежности в системах с большим количеством компонентов. Это необходимо учитывать, если требуется гарантированная работа сложного объекта в течение определенного времени. Подробнее этот вопрос будет рассмотрен позже.
. Временной ход надежности для различного количества элементов n.
Параллельная система (рис. 1b) выходит из строя только в случае отказа всех ее частей. Примером может служить четырехцилиндровый двигатель. Он выйдет из строя, только если все четыре цилиндра не смогут работать.Если один, два или даже три цилиндра не работают, четвертый все еще может привести машину в движение (хотя и со значительно меньшей мощностью).
Вероятность одновременного возникновения взаимно независимых событий равна произведению индивидуальных вероятностей. Таким образом, в параллельных системах результирующая вероятность отказа рассчитывается как
F (t) = F1 (t) × F2 (t) × F3 (t) × ... × Fn (t) = ΠFj (t) .E8Надежность дополняет вероятность отказа, т. Е.
R (t) = 1 –F (t) или R (t) = 1 –Π [1 –Rj (t)].E9Например, если два компонента расположены параллельно, каждый с надежностью R 1 = R 2 = 0,9, то есть F 1 = F 2 = 0,1 , результирующая вероятность отказа составляет F = 0,1 × 0,1 = 0,01. Результирующая надежность составляет R = 1 - 0,01 = 0,99. Таким образом, вероятность отказа снизилась в 10 раз. Эта функция иногда используется для повышения надежности за счет использования дублирующих частей (см. Ниже).
Если надежность элементов характеризуется интенсивностью отказов, ситуация более сложная, чем в последовательной системе, даже если интенсивность отказов отдельных элементов постоянна. В простейшем случае из двух компонентов: R 1 ( t ) = exp (- λ 1 t ) и R 2 ( t ) = exp (- λ 2 t ),
F (t) = F1 (t) × F2 (t) = [1 –R1 (t)] × [1 –R2 (t)] == [1 - exp (−λ1t)] × [1 - exp (−λ2t)] == 1 - exp (−λ1t) - exp (−λ2t) + exp [- (λ1 + λ2) t], E10и
R (t) = 1 –F (t) = ехр (−λ1t) + ехр (−λ2t) - ехр [- (λ1 + λ2) t].E11Распределение больше не является экспоненциальным, и частота отказов не постоянна. Средняя наработка до отказа составляет
MTTF = ∫0∞R (t) dt = ∫0∞ [exp (−λ1t) + exp (−λ2t) −exp [−λ1t + λ2t]] dt = λ1−1 + λ2− 1− (λ1 + λ2) −1E12Для идентичных компонентов, с λ 1 = λ 2 = λ ,
MTTF = λ − 1 + λ − 1– (λ + λ) - 1 = (3/2) λ − 1 = (3/2) MTTF, E13, т.е. на 50% больше, чем средняя наработка на отказ отдельных компонентов.
Аналогичным образом можно получить решение для параллельных систем с большим количеством элементов.Однако все намного сложнее. Аналитические решения существуют только в очень простых случаях; более эффективным является использование метода моделирования Монте-Карло, описанного в главе 15.
В целом надежность параллельной схемы можно охарактеризовать следующим образом:
«Вероятность безотказной работы системы с несколькими параллельными элементами составляет всегда выше, чем у лучшего элемента системы ». Ситуация изображена на рисунке 3. Кроме того, среднее время наработки на отказ параллельной системы всегда больше, чем у любой из ее частей.По этой причине для повышения надежности иногда используется параллельное расположение (см. Далее).
Параллельная система. Временной ход надежности для различного количества элементов n.
В некоторых системах последовательное и параллельное расположение элементов отображается вместе (рис. 4). Результирующую надежность можно найти, используя пошаговое решение и постепенное упрощение. Группа последовательно расположенных элементов заменяется одним элементом с эквивалентными параметрами надежности.Иногда параллельные элементы также можно заменить эквивалентным элементом и так далее. Ситуация проще, если не нужно учитывать временную зависимость надежности. К сожалению, если надежность характеризуется интенсивностью отказов, интенсивность отказов при параллельном расположении непостоянна, и простых и точных аналитических решений не существует, только приблизительные. Лучшие результаты можно получить с помощью методов численного моделирования.
Комбинированная система.
Надежность можно повысить, если одну и ту же функцию выполняют два или более элементов, расположенных параллельно. Это называется избыточностью. Можно выделить два вида резервирования: структурное и алгоритмическое. Структурное резервирование использует больше компонентов для той же цели. Примеры включают двухконтурные тормоза в современных автомобилях, резервный водяной насос на электростанции, соединение двух несущих частей с использованием большего количества заклепок, чем необходимо для безопасной передачи нагрузки, запасной электрический генератор для обеспечения безопасного электроснабжения в больнице. , или резервная электрическая линия. Резервирование может быть активным (параллельные элементы работают или загружаются одновременно) или резервным . В последнем случае загружается или работает только один элемент, а второй (третий и т. Д.) Избыточный элемент включается только в случае отказа первого. Преимущество резервирования в том, что только один компонент загружен и подвержен износу или другим видам износа. Недостатком является то, что для такой компоновки обычно требуется переключатель , или аналогичный элемент, что увеличивает затраты и также может способствовать ненадежности системы.
Второй случай - алгоритмическое резервирование. Это означает повторение некоторых операций, например, измерение или проверка дефектов в некоторых видах неразрушающего контроля, таких как рентгеновское или ультразвуковое обнаружение внутренних дефектов в отливках или усталостных трещин в планерах или крыльях, а также вычитку бумага для поиска ошибок. Алгоритмическая избыточность обычно используется при передаче сигналов и информации, от простого добавления битов четности (контрольных цифр) до сложных систем для безопасного кодирования информации.
До сих пор мы определяли итоговую надежность системы, состоящей из большего количества компонентов. При проектировании сложных систем возникает противоположная проблема: какой должна быть надежность отдельных частей, чтобы надежность всей системы была равна некоторому требуемому значению (или лучше)? Было предложено несколько методов определения надежности. В простейшем случае для серийных систем используется с равным распределением , которое равномерно распределяет надежность между всеми элементами.Если результирующая надежность должна быть R , а система состоит из n компонентов в серии, каждый из которых имеет надежность R и , то из уравнения (1) следует, что R = R i n , так что каждый отдельный элемент должен иметь надежность
Если учитывать интенсивность отказов, то частота отказов λ i каждого элемента должна быть
, где λ - требуемая частота отказов система.
Возможны и другие раскладки. Не всегда каждый доступный компонент имеет надежность R i или λ i , точно соответствующую уравнению (14) или (15). Такие значения могут служить ориентиром для определения параметров, чтобы полученная надежность (1), (3) или (6) удовлетворяла требованиям. При распределении надежности также можно учитывать другие критерии, например важность отдельных частей.
Пример 4
Система состоит из трех параллельных компонентов (рис.1b) с вероятностями отказа (в течение определенного, неопределенного времени): F 1 = 0,08, F 2 = 0,20 и F 3 = 0,20. Рассчитайте результирующую вероятность отказа ( F ) и безотказной работы ( R ). Предположим, что компоненты независимы.
Решение. В параллельных системах F = F 1 × F 2 × F 3 = 0.08 × 0,20 × 0,20 = 0,0032. R = 1 - F = 1 - 0,0032 = 0,9968. (Сравните результаты с вероятностями отказа отдельных компонентов!)
Пример 5
Рассчитайте среднюю наработку до отказа и интенсивность отказов системы, состоящей из четырех элементов в серии (как на рис. 1a). Отдельные элементы имеют экспоненциальное распределение наработки до отказа с интенсивностью отказов λ 1 = 8 × 10 - 6 ч –1 , λ 2 = 6 × 10 - 6 ч –1 , λ 3 = 9 × 10 - 6 h –1 и λ 4 = 2 × 10 - 5 h –1 .Рассчитайте вероятность отказа (в%) за время t = 500 часов работы.
Решение.
λ = λ1 + λ2 + λ3 + λ4 = (8 + 6 + 9 + 20) × 10–6 = 43 × 10– 6h – 1. MTTF = 1 / λ = 1/43 × 10– 6 = 23,256 hF ( t) = 1 - exp (–λt) = 1 - exp (–43 × 10– 6 × 500) = 0,9787 = 97,87%. R = 1 –F = 2,13% .BB1Пример 6
Рассчитайте результирующую вероятность отказа ( F ) и безотказной работы ( R ) для комбинированной последовательно-параллельной системы (рис. 4) .Предположим, что компоненты независимы. Вероятности отказа отдельных элементов составляют: F 1 = 0,08, F 2 = 0,30, F 3 = 0,20 и F 4 = 0,10.
Решение. Систему надо решать поэтапно. Сначала рассчитывается надежность элементов 2 и 3 в серии: R 2–3 = R 2 × R 3 = (1 - F 2 ) × ( 1 - F 3 ) = (1 - 0.3) × (1 - 0,2) = 0,7 × 0,8 = 0,56. Вероятность отказа дополняет надежность, так что F 2–3 = 1 - R 2–3 = 1 - 0,56 = 0,44. Тогда надежность этой группы F 2–3 , расположенной параллельно элементу 4, получается как F 4,2–3 = F 4 × F 2–3 = 0,10 × 0,56 = 0,056. Результирующая надежность всей системы получается как надежность компонента 1 в серии с подсистемой 4,2-3.Здесь надежности надо умножать. Результирующая надежность, таким образом, равна
R = R1 × R4,2–3 = (1 –F1) × (1 –F4, 2–3) = = (1 - 0,08) × (1 - 0,056) = 0,92 × 0,944 = 0,86848. .BB2Результирующая вероятность отказа составляет F = 1 - R = 1 - 0,86848 = 0,13152 ≈ 0,13.
Пример 7
Интенсивность отказов системы из пяти компонентов, расположенных последовательно, должна составлять λ = 2,0 × 10 -5 h -1 . Определите интенсивность отказов отдельных компонентов при условии, что все они могут иметь одинаковые λ i .
Решение. Результирующая интенсивность отказов системы этой серии составляет λ = λ 1 + λ 2 + λ 3 + λ 4 + λ 5 . Для идентичных компонентов это λ = 5 λ i . Требуемая интенсивность отказов каждой части составляет λ i = λ /5 = 2,0 × 10 - 5 /5 = 4,0 × 10 - 6 ч -1 .
.Надежность цепей становится все более серьезной проблемой в современной наноэлектронике, что мотивирует на протяжении многих лет большой исследовательский интерес к анализу надежности и проектированию схем, ориентированных на надежность. Несмотря на то, что было описано довольно много подходов к анализу надежности схем, сравнительных исследований их плюсов и минусов с точки зрения как точности, так и эффективности, недостаточно. В этой статье представлен обзор некоторых типичных методов анализа надежности с акцентом на схемы уровня затвора, большие или маленькие, с реконвергентными разветвлениями или без них.Он призван помочь читателям разобраться в проблемах надежности и их сложности, а также в дополнительных решениях. Понимание анализа надежности также является первым шагом на пути к усовершенствованным схемным решениям для повышения надежности в будущих исследованиях.
По мере того, как технология CMOS продолжает уменьшаться до их фундаментальных физических ограничений, электронные схемы становятся менее надежными, чем когда-либо прежде [1]. Причина многочисленна. Прежде всего, более высокая плотность интегрирования и более низкие пороги напряжения / тока увеличили вероятность мягких ошибок [2, 3].Во-вторых, изменения процесса из-за случайных колебаний легирующей примеси или производственных дефектов отрицательно влияют на характеристики схемы и могут привести к неисправности схем [1]. Эти дефекты физического уровня статистически приводят к вероятностным характеристикам устройства. Кроме того, некоторые новые наноразмерные электронные компоненты (например, одноэлектронные устройства) продемонстрировали свои недетерминированные характеристики из-за неопределенности, присущей их работе в условиях высоких температур и внешнего случайного шума [4, 5].Это может еще больше снизить надежность будущих наноэлектронных схем. Таким образом, надежность схем является растущей проблемой в современной микро- и наноэлектронике, что приводит к растущему интересу исследователей к анализу надежности и проектированию схем, ориентированных на надежность.
Для любой архитектуры, ориентированной на надежность, необходимо точно и эффективно оценить надежность прикладных схем. Однако анализ надежности (или распространения ошибок) для логических схем в целом может быть дорогостоящим в вычислительном отношении (см. Раздел 1.3 для подробностей). В литературе сообщалось о некоторых подходах, которые решают проблему либо аналитически, либо численно (путем моделирования). Целью данной статьи является предоставление обширного обзора и сравнительного исследования типичных методов оценки надежности с нашими результатами моделирования и / или результатами, представленными в литературе.
Сначала мы рассмотрим ключевые концепции анализа надежности и его роль в проектировании схем, а затем опишем и оценим несколько существующих основных подходов к анализу надежности, изучив их точность, эффективность и гибкость.Также приведены примеры и результаты моделирования, чтобы показать их преимущества и недостатки. Наконец, мы даем некоторые полезные предложения о том, как выбрать подходящий метод анализа надежности в различных обстоятельствах, а также некоторые замечания о возможной будущей работе.
Вероятность логического сигнала по умолчанию определяется как вероятность того, что сигнал является логической «1» и выражается как. Надежность вероятностного сигнала определяется как вероятность того, что его значение является правильным (т.е.е., равно своему безошибочному значению) и выражается как. При проектировании на уровне ворот выходной сигнал элемента может стать ненадежным из-за его ненадежных входов и / или ошибок самого элемента. Если мы используем классическую модель фон Неймана [6] для ошибок логического элемента, любой вентиль может быть связан независимо с вероятностью ошибки. Другими словами, вентиль моделируется как двоичный симметричный канал, который генерирует переворот бит (от 0 → 1 или 1 → 0) по ошибке на своем выходе (известный как ошибка фон Неймана [6]) симметрично с той же вероятностью. .Таким образом, каждый вентиль в схеме имеет независимую надежность логического элемента, которая считается локализованной и статистически стабильной. Кроме того, разумно предположить, что вероятность ошибки для любого логического элемента находится в пределах (или).
Надежность комбинационной логической схемы (обозначается) определяется как вероятность правильного функционирования на ее выходах (т. Е. Совместная надежность сигналов всех первичных выходов). Эта надежность обычно может быть выражена как функция надежности вентилей в схеме (обозначается где - количество вентилей), а также вероятностей сигналов всех первичных входов (обозначенных где - количество первичных входов), то есть где функция зависит от топологии рассматриваемой схемы.Обратите внимание, что первичные входы считаются полностью надежными (если это первичный вход). В частном случае, когда все вероятности первичного входа постоянны (скажем, 0,5), оказывается функцией только.
Стоит отметить, что ошибки затвора могут возникать либо из-за внешних шумов (тепловой шум, перекрестные помехи или излучение) [3], либо из-за естественного стохастического поведения устройства [4]. В литературе термин «мягкая ошибка» используется, чтобы подчеркнуть временность ошибок из-за случайных внешних шумов (например,г., глюки). В этой статье, однако, вместо этого используется более общий термин модели ошибки затвора фон Неймана , поскольку ожидается, что вероятностная характеристика затворов будет широко и независимо существовать во всей схеме. Это отличается от одиночных сбоев из-за мягких ошибок, когда внешние шумы обычно коррелируют во времени и пространстве. Другими словами, мы фокусируемся на распространении ошибок в комбинационных сетях, где учитывается логическая маскировка на уровне вентилей. Например, некоторые логические ошибки могут не влиять на конечные выходы (или распространяться на них), если они возникают в нечувствительной части схемы.Идентификация этих нечувствительных ворот будет иметь решающее значение для оценки и повышения надежности.
Для того, чтобы проектировать ИС для надежных логических операций, необходимо разработать инструменты, которые могут точно и эффективно оценивать надежность схемы, что также является первым шагом на пути к повышению надежности. Однако анализ надежности является нетривиальной задачей из-за большого размера микросхем, а также сложности корреляции сигналов и распространения вероятности / надежности внутри схемы (как станет ясно позже в этой статье).С другой стороны, надежность схемы в целом может быть улучшена за счет увеличения надежности затвора. Это можно сделать, используя резервные компоненты. Классические методы резервирования, такие как TMR [5] или NAND-мультиплексирование [7], достигают этого за счет систематической репликации логических вентилей (кроме определения размеров транзисторов) за счет увеличения площади и рассеиваемой мощности. Одним из ключевых вопросов в этом контексте является выбор наиболее критичных (с точки зрения надежности и стоимости) компонентов (или логических вентилей) в схеме и повышение надежности схемы за счет увеличения устойчивости всего нескольких вентилей.Для обнаружения этих критических ворот обычно проводится несколько циклов анализа надежности для всей цепи. В более общем плане точный и эффективный анализ надежности может служить руководством для проектирования архитектуры, ориентированной на надежность, в будущем.
Понятно, что проблема определения того, является ли вероятность сигнала в данном узле отличной от нуля, эквивалентна проблеме логической выполнимости (SAT) [8], проблеме определения того, существует ли интерпретация удовлетворяющий заданной булевой формуле.Логическая формула называется выполнимой, если переменные этой данной формулы могут быть присвоены таким образом, чтобы формула оценивалась как ИСТИНА (3). Было доказано, что SAT является NP-полной задачей (см. [9]). Задачу вычисления всех вероятностей сигналов в цепи можно сформулировать как задачу случайной выполнимости, которая заключается в определении вероятности того, что случайное присвоение переменных будет удовлетворять заданной булевой формуле [9]. Проблема случайной выполнимости лежит в классе задач, называемых # P-полными, которые, как предполагается, даже сложнее, чем NP-полные.Далее мы покажем, что задача оценки надежности эквивалентна задаче вычисления вероятности сигнала, и, таким образом, докажем, что она также является # P-полной проблемой.
Давайте рассмотрим вентиль И с двумя входами, который имеет надежность вентиля, как показано на рисунке 1. Сначала мы добавляем дополнительный вентиль XOR на выходе, а также дополнительный вход, при условии, что и вентиль XOR, и оригинальные ворота И не содержат ошибок. Вероятность сигнала этого дополнительного входа равна исходному коэффициенту ошибок затвора (т.е.е.,). Это гарантирует, что выход этого дополнительного элемента XOR эквивалентен исходному выходу элемента AND.
Для схемы с комбинационной логикой мы сначала дублируем всю схему. В исходной схеме мы делаем каждый вентиль безошибочным, чтобы вычислить правильное значение на первичных выходах. Для дублированной схемы мы извлекаем надежность каждого логического элемента, используя вышеупомянутый метод (в результате все вентили также безошибочные в дублированной схеме, и число вентилей удваивается).Затем мы добавляем элементы XNOR с 2 входами для каждой пары соответствующих первичных выходов в исходной и дублированной схемах. Таким образом, выходная надежность может быть выражена как вероятность сигнала на выходе вентилей XNOR. Делая это (т. Е. Дублируя схему и извлекая надежность затвора), мы видим, что оценка надежности исходной схемы эквивалентна задаче вычисления вероятностей сигналов преобразованной схемы.
Для схемы комбинационной логики с первичными входами, первичными выходами и логическими вентилями проблема оценки надежности сигнала всех первичных выходов и их совместной надежности (т.е., общая надежность схемы) может быть решена путем исчерпывающего расчета всех сценариев. В каждом сценарии ожидаемые (правильные) выходные и фактические выходные значения должны быть рассчитаны со сложностью. Тогда общая сложность. Поскольку схемы становятся очень большими, будет трудно или даже невозможно выполнить точный анализ надежности из-за экспоненциальной сложности. Обычно при анализе надежности приходится идти на компромисс между точностью и эффективностью.
Для решения этой проблемы в литературе описан ряд различных подходов, включая метод вероятностной матрицы передачи (PTM) [10–12], байесовские сети (BN) [13–15], марковское случайное поле (MRF). ) [16–20], моделирование Монте-Карло (MC), метод на основе тестирования [3], модель стохастических вычислений (SCM) [2, 21], вероятностная модель вентилей (PGM) [22-25], анализ на основе наблюдаемости [26], вычислитель ошибок на основе логической разности (BDEC) и подходы, основанные на методе коэффициента корреляции (CCM-) [8, 26–28].Далее мы рассмотрим некоторые из этих подходов и проанализируем их плюсы и минусы с точки зрения точности, эффективности и гибкости с результатами моделирования.
Точная аналитическая модель для задачи анализа надежности основана на вероятностных передаточных матрицах (PTM), которые вычисляют надежность вывода схемы для всех входных шаблонов [10, 11]. Эта вычислительная структура начинается с определения матрицы вероятностей, которая используется для представления вероятности выхода логического элемента для каждого входного шаблона.Например, представление матрицы вероятности для логического элемента И-НЕ с двумя входами показано на рисунке 2, где каждый столбец матрицы представляет вероятность того, что выходной сигнал элемента равен «0» или «1» для всех различных входных шаблонов (т. Е. = «00», «01», «10» и «11»). Например, элемент, где - надежность ворот. В общем случае матрица вероятности для логического элемента - вход 1 - выход - это матрица.
Для схемы все матрицы вероятности затвора должны быть объединены вместе, чтобы построить PTM всей схемы.Более конкретно, последовательное и параллельное соединение вентилей соответствует матричному произведению и тензорному произведению [10] соответственно. Поведение разветвления представлено явными вентилями разветвления, где вентиль разветвления с 1 входом-выходом просто имитируется буферным вентилем с 1 входом-выходом. Безотказная схема имеет идеальную матрицу передачи (ITM), где правильное значение выходного сигнала встречается с вероятностью 1. Это означает, что в каждой строке PTM есть единственная «1» для правильного выходного значения. и т
.
