长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法
【专利摘要】本发明的长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法包括以下步骤：寻找电子产品的最薄弱功能模块；设计加速退化试验；数据统计分析；以及确定可靠性模型；所述数据统计分析具体为：通过数据折算将步进加速退化数据转化成恒定应力加速退化数据；利用恒定应力加速退化数据拟合得到性能退化轨迹；根据性能失效阈值和性能退化轨迹得到伪失效寿命，将每个应力水平所对应的伪失效寿命数据进行分布假设检验，以确定伪失效寿命数据服从的分布函数；确定加速模型。本发明的长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法解决了试验样本短缺，试验时间有限的问题，有效提高了电子产品的试验效率，同时缩短了电子产品的可靠性评估时间。
【专利说明】长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法
[0001] _
【技术领域】
[0002]本发明涉及可靠性评估技术，具体涉及一种长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法，用于验证电子产品在定型阶段是否满足规定的可靠性指标。
[0003]_
【背景技术】
[0004]可靠性评估技术是鉴定产品在研制阶段或使用阶段是否达到或满足规定的可靠性指标的重要手段。传统的可靠性分析方法是以寿命数据分析为基础，通过对寿命数据的统计分析确定产品的寿命分布类型，并基于此对产品开展可靠性评估。在工程中，普遍使用的可靠性分析方法是经典法和Bayes方法，这两种方法相对简便，同时可借助计算机软件较快地给出分析结果。随着设计、制造方法以及使用材料的不断提高与改善，电子产品的可靠性不断提高，寿命也不断延长，尤其是价格昂贵的电子产品还面临小样本的问题，经典方法已经不适用于新的电子产品可靠性评估。Bayes方法虽然从一定程度上能解决样本小的问题，但依旧无法在较短的试验时间内获得足够的可靠性信息。因此学者、专家纷纷采用试验技术寻求问题的解决方法。
[0005]加速试验技术能够在较短时间内获得产品的可靠性信息。加速试验包括加速寿命试验和加速退化试验，其中加速寿命试验通过收集失效数据进行可靠性评估，而产品在短期内几乎不可能失效，即加速寿命试验无法获得失效数据，因此加速退化试验成为解决这一问题的新方法。加速退化试验使用性能退化数据进行可靠性评估，大大缩短了试验周期，减少了试验样本，降低了试验费用，提高了试验效率，为高可靠长寿命电子产品的可靠性评估提供了新的解决途径。
[0006]
【发明内容】
[0007]本发明的目的在于提供一种长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法，以解决试验样本短缺，试验时间有限的问题，有效提高了电子产品的试验效率，同时缩短了电子产品的可靠性评估时间。
[0008]为了达到上述的目的，本发明提供一种长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法，包括以下步骤:
步骤1，寻找电子产品的最薄弱功能模块；
步骤2,设计加速退化试验；
设计包括应力类型、应力水平个数、应力水平的大小和测量时间；
步骤3，数据统计分析；
步骤3.1，通过数据折算将步进加速退化数据转化成恒定应力加速退化数据；步骤3.2，利用恒定应力加速退化数据拟合得到性能退化轨迹；
步骤3.3，根据性能失效阈值和性能退化轨迹得到伪失效寿命，将每个应力水平所对应的伪失效寿命数据进行分布假设检验，以确定伪失效寿命数据服从的分布函数；
步骤3.4，确定加速模型；
根据伪失效寿命数据服从的分布函数，采用相应的评估方法估计各应力条件下伪失效寿命数据服从的分布函数的分布参数，利用应力水平和该应力水平对应的寿命分布函数中的特征寿命值，得到加速模型；
步骤4，确定可靠性模型；
将正常使用应力水平带入到加速模型中，得到正常应力水平下的寿命特征值，确定可靠性模型，并求出可靠性指标。
[0009]上述长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法，其中，所述步骤I中采用FMEA法，以功能模块为最低分析层次对电子产品进行分析，找出电子产品的最薄弱功能模块，代替电子产品进行试验。
[0010]上述长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法，其中，所述步骤3.1中数据折算方式包括时间折算和退化特征量折算。
[0011]上述长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法，其中，伪失效寿命数据服从指数分布或者威布尔分布。
[0012]上述长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法，其中，所述步骤3.4中若伪失效寿命数据服从指数分布
=采用极大似然估计方法估计各应力条件下指数分布函数的分布参数- ;若伪失效寿命数据服从威布尔分布=，采用最小二乘法估计各应力条件下威布尔分布函数的分布参数7和w ;加速模型采用Arrhenius模型。
[0013]上述长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法，其中，所述步骤4中当伪失效寿命数据服从指数分布时，可靠性模型为:
Rif) = β~?Ιφ ；
当伪失效寿命数据服从威布尔分布时，可靠性模型为:.Λ-Τ
【权利要求】
1.长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤1，寻找电子产品的最薄弱功能模块； 步骤2,设计加速退化试验； 设计包括应力类型、应力水平个数、应力水平的大小和测量时间； 步骤3，数据统计分析； 步骤3.1，通过数据折算将加速退化数据转化成恒定应力加速退化数据； 步骤3.2，利用恒定应力加速退化数据拟合得到性能退化轨迹； 步骤3.3，根据性能失效阈值和性能退化轨迹得到伪失效寿命，将每个应力水平所对应的伪失效寿命数据进行分布假设检验，以确定伪失效寿命数据服从的分布函数； 步骤3.4，确定加速模型； 根据伪失效寿命数据服从的分布函数，采用相应的评估方法估计各应力条件下伪失效寿命数据服从的分布函数的分布参数，利用应力水平和该应力水平对应的寿命分布函数中的特征寿命值，得到加速模型； 步骤4，确定可靠性模型； 将正常使用应力水平带入到加速模型中，得到正常应力水平下的寿命特征值，确定可靠性模型，并求出可靠性指标。
2.如权利要求1所述的长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法，其特征在于，所述步骤I中采用FMEA法，以功能模块为最低分析层次对电子产品进行分析，找出电子产品的最薄弱功能模块，代替电子产品进行试验。
3.如权利要求1所述的长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法，其特征在于，所述步骤3.1中数据折算方式包括时间折算和退化特征量折算。
4.如权利要求1所述的长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法，其特征在于，伪失效寿命数据服从指数分布或者威布尔分布。
5.如权利要求4所述的长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法，其特征在于，所述步骤3.4中若伪失效寿命数据服从指数分布 =采用极大似然估计方法估计各应力条件下指数分布函数的分布参数- ;若伪失效寿命数据服从威布尔分布=,采用最小二乘法估计各应力条件下威布尔分布函数的分布参数_和? ;加速模型采用Arrhenius模型。
6.如权利要求4所述的长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法，其特征在于，所述步骤4中当伪失效寿命数据服从指数分布时，可靠性模型为:聊=; 当伪失效寿命数据服从威布尔分布时，可靠性模型为:
其中，零为威布尔分布的刻度参数，《是威布尔分布的形状参数，且形状参数《的计算方式为各伪失效寿命函数中形状参数的平均值。
【文档编号】G06F19/00GK104182603SQ201310197507
【公开日】2014年12月3日 申请日期:2013年5月24日 优先权日:2013年5月24日
【发明者】孔雷星, 陈波, 乔卫新, 马季军, 冷学敏 申请人:上海空间电源研究所