基于耗损失效模型的金属化膜脉冲电容器可靠性评估

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1、第17卷第7期强激光与粒子束Vol.17,No.72005年7月HIGHPOWERLASERANDPARTICLEBEAMSJul.,2005文章编号:1001-4322(2005)07-1031-04基于耗损失效模型的金属化膜脉冲电容器可靠性评估*赵建印1,刘芳1,孙权1,周经伦1,魏晓峰2,贺少勃2(1.国防科学技术大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073;2.中国工程物理研究院激光聚变研究中心,四川绵阳621900)摘要:高储能密度金属化膜脉冲电容器是惯性约束聚变装置的关键元器件,由于其“自愈”特性,在短时间内很难得到它的失效数据。通过分析电容器的失效机理,给出

2、了金属化膜脉冲电容器的一个耗损失效模型,推导了该模型的失效概率密度函数和分布函数,并利用电容器的性能衰退数据对其进行了可靠性分析。所选的某型金属化膜脉冲电容器未知参数估计值为0.0001194和0.0067,将该值代入失效分布函数和概率密度函数中,从而确定电容器的失效模型,由此模型求得该型电容器充放电10000次的可靠度为0.9885,预计寿命为23461次充放电。在工程实践中使用该模型对该型电容器进行可靠性分析可节约大量的试验成本。关键词:耗损失效;可靠性;金属化膜脉冲电容器;概率密度函数;概率分布函数中图分类号:TB114.3文献标识码:A目前,国内外的激光惯性约束核

3、聚变(ICF)实验装置均采用数百台电容器并联的方式提供初始能量,如美[1]国的NIF(NationalIgnitionFacility)和国内的神光Ⅲ等强激光装置的能源系统均采用的是自愈式高储能密度金属化膜脉冲电容器,该型电容器的可靠性水平将对强激光装置能源系统及装置本身的可靠性水平和维护费用产生重要的影响。传统的可靠性分析方法分析的对象均为失效时间(time-to-failure),通过对失效时间的统计分析确定失效分布并进一步进行可靠性分析。与普通箔式电容器相比,金属化膜脉冲电容器具有“自愈”性,在短时间内很难得到它的失效数据,这就给传统的分析方法带来了困难。文献[2]

4、通过分析金属化膜脉冲电容器的性能衰退数据,给出了该型电容器的一种耗损失效模型。由于金属化膜脉冲电容器的主要失效模式是耗损失效,其寿命终结也是以容值耗损量大小作为判据的,通过分析该型电容器的性能退化轨道,利用其性能耗损数据对其进行可靠性分析。利用产品的性能衰退数据进行可靠性分析已经引起了科技工作者的注意,并越来越受到重视,相关的工作可查阅文献[3]。1一般模型在可靠性理论中,将产品丧失所规定功能的现象称为失效,产品在存储或工作一段时间后,往往会出现失效的现象,若产品的功能随时间的延长而逐渐缓慢下降,直至达到无法正常工作的状态(通常规定一个评判临界值,即退化失效),则称这种现

5、象为耗损性失效。产品性能在损耗过程中一般可看作是使用时间的函数,我们称其为退化轨道,不同产品的退化轨道可能不同,图1给出了3种简单但非常重要的退化轨道形状。对于单元产品来说,一般情况下其退化轨道是单调的。设产品仅有一个性能参数,用y=y(t)表示t时刻产品性能衰退量,y(0)=0,失效阈值为L,即当性能衰退量超过L时产品发生耗损性失效,则产品的失效概Fig.1Possibleshapesfordegradationcurves概率分布函数(CDF)为图1几种典型的退化轨道形状*收稿日期:2004-10-13;修订日期:2005-01-21基金项目:国家863计划项目资助课

6、题作者简介:赵建印(1976-),男,河北安平人,博士生,主要从事可靠性工程的相关研究;E-mail:zhaojianyin@sohu.com。1032强激光与粒子束第17卷F(t)=P(T≤t)=P(y≥L)(1)设产品性能衰退量增长规律可用η(t,Θ)来表示,它是时间t的单调递增函数,Θ为参数向量。由于使用环境及个体特性的差异,产品实际衰退情况与衰退规律是存在一定差异的,一般来说,随着使用时间的增长,各产品个体间性能值差距会越来越大,呈喇叭口状,因此在表示产品衰退时,我们用(t,Θ)与Wiener随机过程wη(t),t≥0的叠加来表示,则产品在t时刻的性能衰退量可表示

7、为y(t)=η(t,Θ)+w(t)(2)式中:w(t)具有平稳的独立增量且E[w(t)]=0,t≥0。w(t)-w(s)服从正态分布N(0,σ2(t-s)),t>s≥0,有w(0)=0,其中σ为未知参数。根据退化失效的定义,产品的失效时间为性能衰退量首次达到失效阈值的时刻,即T=inf{t

8、y(t)≥L,t≥0}(3)则失效时间的概率分布函数为F(t)=P(T≤t)=P(y(t)≥L)=F(t,Θ,σ,η,L)(4)当产品的性能衰退量达到失效阈值时产品失效,我们可以用衰退量的数学期望值到达失效阈值的时刻作为产品寿命的预计值,由

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