Pannes de baie

 

Au cours des derniers mois, nous avons été approchés par plusieurs clients concernant les calculs de fiabilité des baies. Alors que les baies réelles étaient différentes (une matrice LED pour un panneau routier à message variable et une matrice de capteurs pour une caméra infrarouge), l'objectif était le même:

Calculez la distribution du temps avant la défaillance de la baie.

Un échec de tableau se produit chaque fois qu'un pixel du tableau (A) est en panne et deux pixels proches sont également en panne. Un exemple est illustré à la figure 1. La figure 2 montre un exemple de 2 pixels supplémentaires B et C.


Figure 1: Exemple de région de défaillance près du pixel A

 

 


Figure 2: Exemple de panne de baie: les pixels A, B et C sont en panne

 

Comme le montre la figure 2: pour chaque pixel défaillant (A), une défaillance supplémentaire de deux pixels (B & C) sur les huit voisins de A entraîne une défaillance du tableau.
Une défaillance groupée des pixels est critique pour le panneau routier et la caméra infrarouge. Dans le cas du panneau routier, cela peut signifier qu'une lettre du panneau ne peut pas être lue par le conducteur. Dans le cas de l'appareil photo, une tache sombre apparaîtra sur l'image. Des définitions similaires de défaillance critique s'appliquent également à d'autres systèmes: caméras de surveillance, satellites et tours de communication avec une couverture qui se chevauche.
Solution:
Afin d'énumérer toutes les possibilités de défaillance, il faudrait tenir compte de toutes les positions possibles des pièces défaillantes dans le réseau et de la distance entre les pièces défaillantes. Ce n'est pas une méthode pratique. Au lieu de cela, une simulation a été utilisée. Un programme a été créé qui effectue les opérations suivantes:
1. Calculez le temps moyen jusqu'à la prochaine panne de pixel (cela dépend du nombre de pixels de fonctionnement). Un taux d'échec constant a été supposé pour chaque pixel du tableau
2. Choisissez au hasard le pixel qui a échoué
3. Vérifiez si la dernière panne de pixel provoque une panne de matrice. Si l'échec de la baie ne se produit pas, répétez les étapes 1 à 3
4. Répétez la simulation 10 000 fois et trouvez la distribution des temps de fonctionnement jusqu'à la panne de la baie

Les résultats sont résumés dans le tableau 1:
Résolution Temps moyen de défaillance de la matrice en unités de pixel unique MTBF Nombre moyen de pannes de pixels avant la défaillance de la matrice

Résolution Temps moyen de défaillance de la matrice en unités de MTBF à pixel unique Nombre moyen de pannes de pixels en cas de panne de matrice
80×60 0.0212 100
320×200 0.00853 543
640×480 0.0049 1,520
1920×1080 0.0026 5,401

Tableau 1: Résultats des simulations concernant des tableaux de différentes tailles. Pour chaque tableau, 10 000 simulations ont été réalisées et les valeurs moyennes sont données dans le tableau.

 

Exemple:
Considérez une caméra IR avec une résolution de 320 x 200. Chaque pixel a un MTBF de 1 000 000 heures. Il y a 64000 pixels dans le tableau, par conséquent, le premier pixel devrait échouer après 106/64,000=15,625 heures de fonctionnement. En utilisant le tableau 1, le temps moyen de fonctionnement jusqu'à une défaillance critique est de 8 530 heures, soit près d'un an de fonctionnement continu.
Notez que la distribution du temps de défaillance de la baie n'est pas exponentielle. La figure 3 présente un histogramme qui correspond au temps de défaillance de la matrice dans le cas 320 x 200:

Figure 3: Histogramme des temps simulés jusqu'à la défaillance critique d'une matrice avec une résolution de 320 x 200.

Résumé:

Un calcul a été effectué pour la distribution des temps de défaillance de divers tableaux.
Le tableau 1 peut être utilisé pour calculer le MTBF du tableau pour les tableaux de résolutions standard et différentes valeurs du MTBF à pixel unique.

Si vous êtes intéressé par les calculs de fiabilité des tableaux pour différentes géométries, règles de défaillance et résolutions, veuillez nous contacter.