MTBF解析和计算方式.pdf

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1、可靠性分析计算-lt1、指数分布;第一章里提到浴盒曲线对应的指数分布为F(t)=1-e;如何得到这一分布?设产品在t时间内总的失效率F(t),则:在t时刻产品的存活率R(t)=1-F(t);在t时刻的失效为t时间内的失效率的导数、即f(t)=F’(t);在t时刻的失效率为t时刻的失效比t时刻的存活率、即f(t)/R(t)。根据浴盒曲线,当产品在稳定失效阶段时任意时刻的失效率为λ。综上,即得到等式:λ=f(t)/R(t)=F’(t)/(1-F(t));-lt解此微分方程得到一个特解:F(t)=1-e;-lt所以R(t)=e,这就是指数分布;2、威布尔分布;与指数分

2、布相比,只是变量λ不一样。威布尔分布的F(t)=1-e^(-t/a)^b;当b=1时,F(t)=1-e^(-t/a),这也就是指数分布;我们威布尔分布来看看其它参数:R(t)=1-F(t)=e^(-t/a)^b;f(t)=F`(t)=(b/t)*(t/a)^b*e^(-t/a)^b;失效率=f(t)/R(t)=(b/t)*(t/a)^b;3、基本MTBF的测试在实际工作过程中,很多时候并不需要精确在知道某个产品的MTBF,只需要知道是否可以接受此产品。这时,只需要对产品进行摸拟运行测试,当产品通过了测试时,就认为产品达到了要求的MTBF,可以接受此产品。如何确定

3、产品应该进行什么样的测试,也就是我们应该用多少样品进行多长时间的测试?根据MTBF(平均失效间隔时间)的定义,从“平均”这一个看来,失效的次数越多计算值就越能代表“平均值”,当然失效的次数越多对应的总测试时间也就越长;一般情况下要求:只要测试时间允许,失效的次数就应该取到尽可能地多。下面用一个例子来说明测试条件的确定方法。题五:某种产品,要求在90%的信心度下MTBF为2000H,如何判定此产品的可靠性是否达到了规定的要求?可以转化为判定此产品是否能通过规定时间的模拟运行测试,其关键是要找出测试时间;测试时间=A×MTBF,A这个因子与“在这段时间内允许失效的次

4、数”和“90%的信心度”有关系。根据已经成熟的体系,直接代用公式:A=0.5*X2(1-a,2(r+1))X2(1-a,2(r+1))是自由度为2(r+1)的X平方分布的1-a的分位数;-1-a是要求的信心度,为90%;r是允许的失效数,由你自己决定;此分布值可以通过EXCEL来计算,在EXCEL中对应的函数为CHIINV;如允许失效1次时,A=0.5*CHIINV(1-0.9,2*2)=0.5*CHIINV(0.1,4)=0.5*7.78=3.89;所以应该测试的时间为:3.89×2000=7780H。也就是当设备运行7780H是只出现一次失效就认为此产品达到

5、了要求的可靠性。7780H是324天(7780/24=324),快一年了,做一次测试花一年的时间?太长!我们可用这样去调整:①增加测试的总样品数;7780从统计上看,准确地说是7780台时、它是“机台×时间”这样一个量,也就是所有样机的测试时间总和;如果测试中有50台样机,则只需要测试155.6H;如果有100台样机,则只需要测试到77.8H(强烈建议在MTBF的测试中采用尽可能多的样品数);②减少允许失效的次数;允许失效的次数为0时,同上计算后得到测试时间为4605台时(一般不建议采用此种方式来缩短测试时间,这样会增大测试的误差率)。对于价格较低、数量较多的产

6、品(如各种元器件、各种家用电器等),用上面介绍的方法,可以很方便地进行测试;但当产品的价格较高、MTBF较高的产品如何测试?题六:某种产品,要求在90%的信心度下MTBF为20000H,因单价较贵,只能提供10台左右的产品做测试,请问如何判定此产品的可靠性是否达到规定的要求?还是转化为测试。即使有10台产品全部用于测试,20000H的MTBF也需要测2000H左右,这个时间太长,应该怎么办?此时一般用到加速测试。对一般电子产品而言,多用高热加速,有时也用高湿高湿加速。根据加速模型(ArrheniusModel),得知加速因子的表达式为:AF=exp{(Ea/k)

7、*[(1/Tu)-(1/Ts)]+(RHu^n-RHs^n)}Ea为激活能(eV),k为玻尔兹曼常数且k=8.6*10E-5eV/K。T为绝对温度、RH指相对湿度(单位%)、下标u指常态、下标s指加速状态(如RHu^n指常态下相对湿度的n次方),一般情况下n取2。Ea根据原材料的不同,有不同的取值,一般情况下:氧化膜破坏0.3Ev离子性(SiO2中Na离子漂移)1.0—1.4Ev离子性(Si-SiO2界面的慢陷阱)1.0eV由于电迁移而断线0.6eV铝腐蚀0.6—0.9eV金属间化合物生长0.5—0.7eV根据产品的特性,取Ea为0.6eV,则在75℃、85%R

8、H下做测试1h,相当于在

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