利用激光测振仪进行 PCB 振动分析
用于航天、国防、航空和交通领域的印刷电路板 (PCB) 必须能够承受服役期间的各种故障。
在部署之前，这些系统必须通过环境鉴定测试，包括振动、冲击、热循环、辐射、电磁兼容性 (EMC) 和侵入防护测试。
在振动测试中，PCB 故障通常源于：
– 焊点开裂
– 组件脱落
– 焊盘分层
– 走线断裂
所有这些故障都与振动载荷下的动态响应有关，并可能危及整个任务或系统。
了解 PCB 在负载下的实际变形和振动情况，对于实现极致的可靠性至关重要。
加速度计等标准工具只能提供电路板的整体运动数据，无法测量故障源头——即单个组件处的振动。 组装后的 PCB 并非均匀的平板。由于组件、焊点和铜走线的存在，它们具有复杂的质量和刚度分布。 这使得建模和仿真具有高度的不确定性。 激光多普勒测振仪 (LDV) 允许进行非接触式振动测量，但传统的扫描式 LDV 一次只能捕获一个点。 这意味着采集时间长、需要重复激励，并且存在遗漏局部行为的风险。为什么基于加速度计的 PCB 测试存在不足
利用激光测振技术和激光雷达进行 PCB 测试
Ommatidia 的方法采用基于激光雷达和干涉测量原理的大规模并行激光多普勒测振技术 (LDV)，可同时捕获数十个测量点。
该方法提供：
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- 非接触式测量（无质量负载，无需布线）
- 横跨 PCB 表面的高空间分辨率
- 所有点位的同步数据，无需拼接或重复扫描
- 组件级振动行为的清晰可视化
它特别适用于 PCB 必须承受随机振动、正弦振动、发射载荷、武器后坐力、高铁动力学或持续疲劳的环境。
测试设置：振动激励下的 PCB
将组装好的 PCB 安装在垂直于板面施加振动的线性激振器上。 受试 PCB，由 Ommatidia 的 Q2 集成摄像头成像。点线代表用于振动采集的 65 个同步测量点的位置。 关键设置参数： 频率响应显示在约 150 Hz、200 Hz 和 250 Hz 处有三个明显的共振峰。 随后在每个共振频率下分别驱动激振器，以捕获工作变形振型。
PCB 在 150 Hz（左）、200 Hz（中）和 250 Hz（右）激励下的振动模式。
高密度测量的关键观察结果
振动模式与简单平板的预期模式显著不同。
组件增加了周围区域的刚度，改变了局部变形模式，并且在 150 Hz 和 200 Hz 处可以清晰地看到节线。
观察 150 Hz 和 200 Hz 处节线的存在。
这证实了组件的布局直接影响振动行为。
位于高速度区域或节线附近的组件，在发射、飞行、运输或冲击条件下面临更高的焊料疲劳、焊盘分层或断裂风险。
虽然该技术提供了高密度的工作变形数据，但它尚未构成完整的实验模态分析。
然而，它使工程师能够在设计和鉴定过程的早期，观察实际硬件在负载下的表现。
为什么这对航天、国防和航空领域至关重要
对于开发航天器航空电子设备、导弹制导系统、无人机电子设备、铁路信号、国防雷达系统或飞行控制计算机的团队，这种方法提供了切实的益处：
- 无需加速度计。无附加质量，无需布线
- 组件级的定量振动数据
- 在鉴定测试前检测易发生故障的区域
- 仿真与硬件行为之间更好的相关性
- 支持针对严苛环境的 PCB 布局优化
总结
在对振动敏感的应用中，了解 PCB 在激励下的变形情况至关重要。
利用基于激光雷达和干涉测量的大规模并行激光多普勒测振技术，工程师现在可以观察跨组件的振动速度，而不仅仅是电路板级的运动。
这种高密度振动响应数据可以作为后续完整模态分析的基础，其分辨率和速度均超过传统工具。
未来的技术说明将演示完整的模态参数提取工作流程。
如果您从事航天、国防、交通或航空领域的工作，并希望在您自己的硬件上评估此方法，Ommatidia 团队可以协助进行测试设置和数据解读。
访问 ommatidia-lidar.com 或发送电子邮件至 sales@ommatidia-lidar.com。
PCB 振动测试常见问题
以公开设置为示例，并定义实际电路板和鉴定所需的证据。
公开的 PCB 测试测量了什么？
实装 PCB 在直线激振器上进行垂直于板面的激励，Q2 在 DC 至 600 Hz 扫频期间同步采集 65 个表面速度点。响应在约 150、200 和 250 Hz 出现峰值，并在这些频率下显示工作变形形状。
这是完整的模态或鉴定测试吗？
不是。该示例提供所述设置下的密集同步工作响应并识别共振，不声称是完整实验模态分析。鉴定仍需适用标准、夹具、输入谱、参考、容差和通过/失败准则。
为何结合激光测振仪与加速度计？
激光测振可在不增加质量和布线的情况下测绘多个位置。加速度计仍可作为可追溯参考、激振器控制或用于光学通路差的位置。混合计划可结合空间光学覆盖与接触参考。
测量 PCB 前应定义什么？
应定义元件布局、夹具、边界条件、激励方向和谱、频带、速度、光学通路和回光、测点密度、参考、同步和输出，并在用于决策前评估重复性和不确定度。
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