在ISO26262标准中关于硬件随机失效率的确定，一般有三种评估方式：可靠性技术手册、现场反馈的统计数据和基于专家评估的失效率数据。
常用的失效率手册主要包括IEC62380与SN29500，IEC62380的数学模型更加完美，利用了加权平均算法考虑了各种工作环境温度，SN29500本身没有失效模式，只能计算特定情况下的失效率。
如图1所示，当失效率来源于SN29500时候，公式只能计算特定温度下（Teta_U）的失效率，不能计算mission profile中描述不同工况（如环境温度）下的综合失效率，但是失效率本身必须和mission profile紧密结合。Medini是根据温度加权平均算法来解决SN29500这一问题。
图1：SN29500失效率计算公式
首先在medini中选择失效率来源为catalog，并指定失效率手册为SN29500，然后将温度设置为55℃，根据图1的公式，Teta_U=55℃，手动计算后得到lambda = 5 FIT，和图2 Medini工具计算一致。
图2 Medini特定温度下的FIT计算
加载mission profile后，以图3 Motor Control为例，主要包括32℃、60℃、85℃，Tau分别0.02、0.015、0.023，所以Tau on=0.058 、Tau off=1-0.058=0.942，如图4 ISO26262中提到保守估算的话，可以不考虑power off，各温度所占权数运用excel手动计算出综合失效率如图5所示：
图3 Mission Profile
图4 ISO26262 Part-11
图5 手动验证FIT数值
Medini会自动根据权数以及各温度下计算的失效率进行加权平均，得到综合的失效率也为6.466916FIT。
图6 Medini自动计算FIT数值
总结：在选择SN29500为失效率来源时，由于SN29500本身和Mission Profile结合不够紧密，所以Medini采用不同温度工况下，利用加权平均算法，可以很好的计算综合失效率，保证FMEDA计算的准确性。
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