基于实际运行环境下的LED寿命预测方法与流程

技术特征：

1.基于实际运行环境下的LED寿命预测方法，其特征在于，

步骤A、根据LED实际运行环境及其型号确定其环境温度变化曲线以及驱动电流变化曲线，根据LED应用场合选定LED寿命标准；

步骤B、根据LED失效机理建立单个LED寿命模型L_p(I_F,T_J)：和批量LED寿命模型B_X(I_F,T_J)：所述单个LED寿命模型和批量LED寿命模型具有相同的加速因子AF(n,E_a)：L_p(I_F,T_J)为LED在驱动电流I_F和结温T_J确定的应力水平下达到最初光通量p％所需时间，A_p为单个LED寿命模型的常数，n为比例因子，E_a为分子激活能，k_B为玻尔兹曼常数，B_X(I_F,T_J)为批量LED在驱动电流I_F和结温T_J确定的应力水平下X％个LED的输出光通量下降到最初光通量p％所需的时间，即，B_X(I_F,T_J)为在驱动电流I_F和结温T_J确定的应力水平下批量LED失效率为X％时的寿命，A_X为批量LED寿命模型的常数，(I_F0,T_J0)为初始驱动电流I_F0和初始结温T_J0确定的应力水平，根据步骤A选定的LED寿命标准拟合不同应力水平下LED寿命的韦伯分布曲线以确定分子激活能E_a、比例因子n，批量LED寿命模型的常数A_X的取值；

步骤C、获取LED在实际运行环境下的结温曲线；

步骤D、根据LED在实际运行环境下的结温曲线和批量LED寿命模型预测批量LED的寿命。

2.根据权利要求1所述基于实际运行环境下的LED寿命预测方法，其特征在于，步骤B中根据步骤A选定的LED寿命标准拟合不同应力水平下LED寿命的韦伯分布曲线以确定分子激活能E_a、比例因子n，批量LED寿命模型的常数A_X的取值，具体方法为：

从LED产品的IES LM-80报告数据中选取至少三组不同驱动电流和结温确定应力水平下的光通量数据，根据步骤A选取的LED寿命标准确定至少三组不同驱动电流和结温确定应力水平下的寿命数据；

韦伯分布所述寿命数据得到累积失效概率曲线F(t)：F(B_X)＝X％，R(t)为可靠度函数，t为时间，η为基于B_63.2标准的特征参数，即η＝B_63.2，β是形状参数，B_63.2标准表示在一定驱动电流和结温确定的应力水平下批量LED失效率为63.2％时的寿命；

根据步骤A选取的LED寿命标准，采用最小二乘法线性拟合所述寿命数据得到至少三组不同驱动电流和结温确定应力水平下的韦伯曲线，读取不同驱动电流和结温确定应力水平下的形状参数β、特征参数η、及批量LED失效率为X％时的寿命B_X；

根据不同驱动电流和结温确定应力水平下的加速因子之比与特征参数之比相等的原则求解分子激活能E_a和比例因子n，再结合任意一组驱动电流和结温确定应力水平下批量LED失效率为X％时的寿命求解批量LED寿命模型的常数A_X。

3.根据权利要求1或2所述基于实际运行环境下的LED寿命预测方法，其特征在于，步骤C的具体方法为：

分别获取LED在不同封装表面温度T_c下的导通压降V_F、LED辐射光功率P_opt、LED从内部p-n结到封装表面的热阻Θ_j-c与驱动电流I_F之间的关系曲线；

由表达式：T_J(T_A,P_heat,Θ_hs-a)＝T_A+P_heat·Θ_j-a＝T_A+P_heat·(Θ_j-c+Θ_c-hs+mΘ_hs-a)确定LED在实际运行环境下的结温曲线，其中，T_J为结温，T_A为环境温度，P_heat为LED散发的热功率，P_heat＝P_e1-P_opt，P_e1为LED消耗的电功率，P_e1＝I_FV_F，Θ_c-hs为LED表面到散热器之间所有器件的热阻之和，Θ_hs-a为散热器电阻，m为同一散热器上所串联的LED个数。

4.根据权利要求3所述基于实际运行环境下的LED寿命预测方法，其特征在于，步骤D的具体方法为：

由步骤C获取的LED在实际运行环境下的结温曲线得到LED在实际运行环境下的应力水平，再结合步骤B建立的批量LED寿命模型确定一个周期运行环境下第i个应力水平下批量LED的寿命B_Xi；

计算一个运行周期内批量LED的消耗寿命CL：t_i为一个运行周期内第i个应力水平下的LED累计工作时间，k为一个周期运行环境下应力水平的总数；

以LED在一个运行周期内的工作时间和一个运行周期内批量LED消耗寿命的比值作为周期运行环境下批量LED寿命的预测值。

5.根据权利要求2所述基于实际运行环境下的LED寿命预测方法，其特征在于，所述不同驱动电流和结温所确定应力水平下的形状参数β的数值相同。