风扇寿命评估教学内容.doc

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1、风扇寿命评估精品文档如何評估風扇壽命資料來源：SungJ.Kim&AlanClaassen,ElectronicsCooling雜誌對流式空氣冷卻仍然是用來冷卻微電子元件最普遍的方法。為了以更高的可靠度將冷卻的空氣輸送給電腦設備，我們必須將焦點放在氣動裝備(AirMovingDevices)的預期壽命上。然而，這不是一個普通的練習題，因為其中有許多的變數，而且沒有氣動裝備壽命試驗程序的工業標準。因此，它並不意味著去比較來自不同氣動裝備廠商的預期壽命資訊。我們必須先瞭解廠商風扇的失效定義，然後再衡量壽命試驗的程序和該風扇預期壽命的估算。本篇文章的目的在於解說

2、這些主題，並且以此鼓舞建立風扇壽命估算的標準化，如提示﹝1﹞。風扇失效的定義風扇可能的失效方式有數種，而且失效的定義依其應用方式也可能會不同。典型地風扇失效包括：超震、噪音、扇葉摩擦或撞擊、轉速下掉、轉子鎖住、起動失效…等。表1列出的是不同廠商在他們氣動裝備壽命試驗中所使用的失效標準。資料項廠商別廠商A廠商B廠商C廠商D廠商E轉速N<0.9N初始<0.8N標稱<0.9N初始0rpm<0.7N初始運轉電流I

3、音的增加所致。噪音的增加是軸承失效的結果，而軸承的失效經常是因為失去潤滑劑導致軸承磨損所造成。此外，電容器可能造成交流氣動裝備的失效，而電子零件則成為直流氣動裝備初期失效的主要因素。壽命試驗中的失效標準也包括慣性減速時間或起動達到全轉速時間的改變。線圈絕緣破裂的問題或是該類型的失效均可歸屬於技術上的問題，或是一項製程上的失控。可靠度概念風扇的可靠度值可用數種方式加以量測。壽命試驗的數據，可以繪製成累積分布圖，該分布圖可以顯示出任何操作時間內所有風扇分項的失效。某廠商試驗的樣本累積分布狀況繪製如圖1，該試驗中斷於4800小時，由於48台風扇中的18台已經失效

4、﹝1﹞。收集于网络，如有侵权请联系管理员删除精品文档圖1.樣本累積分布函數，Weibull分布VS.指數分布，95%信心區域有些氣動裝備的廠商將指數假設為基礎的可靠度資訊提供給客戶。然而，壽命試驗的數據，諸如圖1中所顯示者並不適合於指數分布。過去的實驗和裝配模型均顯示出Weibull分布才適合於風扇壽命的數據，因為它能實際地呈現出衰竭現象。因此，使用指數分布是一項誤導行為，因為它會使數據扭曲，並且忽視氣動裝備的衰竭。關於Weibull分布，它是累積概率分布函數(CDF)，是一種歲月時間t的函數，如公式﹝2﹞F(t)=1–e–(t∕α)β﹝1﹞這裡的α是特性

5、壽命，β是波形參數。適合Weibull模型的風扇壽命波形參數一般都比1大，這意味著一台風扇的失效趨勢將隨其壽命(衰竭)而增加。該可靠度函數等於1–F，該函數表現出任何時間點t從原始群體數中殘存的比例。Weibull風險率(亦可稱作失效率或是風險函數)被寫成為tβααF(t)=–(–)β-1﹝2﹞廠商普遍引用的二個風扇可靠度計量值是L2壽命和L10壽命，這是在一些假設的風扇壽命分布下，諸如Weibull，第二與第十百分位的值。當公式﹝1﹞中L10的F(t)=0.1，以及L2是0.02，我們可得L10=α(0.10536)1/β,L2=α(0.02020)1/

6、β﹝3﹞收集于网络，如有侵权请联系管理员删除精品文档例如：當α=100KPOH,β=1.5,和L2=7,418小時，係表示預期群體數中的98%當時仍然維持運轉的時間壽命。以L2壽命代替L10壽命作說明的好處是可以更貼切的敘述初期壽命的失效分布。有時候廠商也會引用MTTF(失效前平均時間)。以Weibull分布而論，MTTF=αΓ(1+1/β)﹝4﹞這裡的Γ表示γ函數。值得一提的是，MTTF常常和MTBF(平均失效間隔時間)混淆。MTBF應該是僅僅使用在可修復的系統裝置。如果一台機器中有10台的風扇，而且任何失效的風扇可以被迅速地更換，此時MTBF值可以用來

7、瞭解該系統的維修需求和維護成本。但是，基本上風扇的故障風險率並非固定不變的，要計算一個多風扇系統的MTBF值是很困難的。為此，許多系統可靠度文件常常決定把各個風扇都輸入同一數字的故障風險率，在此情況，平均故障風險率可能適合於﹝1﹞。風扇壽命的估算大多數風扇的壽命係受限於它的軸承。縱使是在直流風扇中，電子零件也只能扮演一個次要的角色。軸承的壽命則一般受限於潤滑油脂的壽命，該壽命主要係受到溫度的作用。油脂的類型、含油脂率、操作的環境、負荷、以及軸承的設計都將影響潤滑油脂的壽命。Booser潤滑油脂壽命公式是以電動馬達軸承之潤滑油脂作壽命試驗的基礎；但是，它將保

8、留對任何轉動件軸承的真實性。軸承潤滑油脂壽命公式的應用是在﹝3﹞。