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第四单元

第四单元. 可靠性试验. 可靠性试验的特点. 具有破坏性 — 以发现产品在设计、材料和工艺方面的各种缺陷为目的 必须施加应力 — 环境应力或工作应力 可以给出可靠性指标. 可靠性试验的分类. 可靠性筛选试验 可靠性测定实验 可靠性增长试验 可靠性鉴定和验收试验 加速寿命试验. 环境应力筛选试验. ESS (Environment stress screen) 是通过向电子产品施加合理的环境应力和电应力，将其内部的潜在缺陷加速变成故障，并通过检验发现和排除的过程，是一种工艺手段。其目的是筛选剔除早期失效的产品，提高产品的可靠性水平。. 100% 筛选.

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Presentation Transcript

  1. 第四单元 可靠性试验

  2. 可靠性试验的特点 • 具有破坏性—以发现产品在设计、材料和工艺方面的各种缺陷为目的 • 必须施加应力—环境应力或工作应力 • 可以给出可靠性指标

  3. 可靠性试验的分类 • 可靠性筛选试验 • 可靠性测定实验 • 可靠性增长试验 • 可靠性鉴定和验收试验 • 加速寿命试验

  4. 环境应力筛选试验 ESS (Environment stress screen) 是通过向电子产品施加合理的环境应力和电应力，将其内部的潜在缺陷加速变成故障，并通过检验发现和排除的过程，是一种工艺手段。其目的是筛选剔除早期失效的产品，提高产品的可靠性水平。 100%筛选

  5. 环境应力

  6. 筛选时间的确定

  7. GJB1032电子产品环境应力筛选方法 • 温度循环试验时间为40h; • 随机振动连续施振时间5min; • 试验时间的推导(典型的浴盆曲线):

  8. 故障率随时间变化规律为:

  9. 可靠性测定试验 • 点估计 • 区间估计 全数寿命试验 截尾寿命试验

  10. 点估计的方法 试验数据: • 矩法 • 极大似然法 • 图估法 • 最小二乘法

  11. 矩法

  12. 极大似然估计法(MLE) MLE（Maximum Likelihood Estimation)是样本试验结果出现概率达到最大的估计方法。

  13. 设总体分布具有故障概率密度函数 ，其中 为待估参数。我们从总体中抽取n个样本进行寿命试验，得到试验的寿命数据 。我们认为第一个故障样本在区间 内故障，第二个样本在区间 内故障，……，第n个样本在区间 内故障，则试验结果出现的概率为:

  14. 试验结果出现的概率 极大似然函数: 单调函数，为了求解方便：

  15. 参数估计：

  16. 全数寿命试验MLE (1)指数分布

  17. (2)Weibull 分布的MLE

  18. (3)正态分布MLE

  19. 截尾寿命试验

  20. 截尾寿命试验参数估计 总的试验时间为 • 总的试验时间为 • 总的试验时间为 • 总的试验时间为

  21. (N,无,t0) 指数分布

  22. (N,无,tr) 指数分布

  23. (N,有,t0) 指数分布 因为有替换，就相当于试样可以允许一次以上的故障，其故障次数X服从以为 参数的泊松分布: 现有n个试样同时开始试验，可以证明其故障总次数 服从以 为参数的泊松分布:

  24. 在区间(0,t)内没有试样故障和在区间内发生一次故障的概率为:在区间(0,t)内没有试样故障和在区间内发生一次故障的概率为: 现将观察到的r个故障时间按小到大排列为 ，其故障均发生在相应故障时间的dt区间内:

  25. 则这一试验结果出现的概率为: 似然函数:

  26. (n,有,r) 类似于(n, 有,t0) • Weibull分布类似 • 对数正态分布类似

  27. 图估法

  28. m的估计 • 中位秩法

  29. t0的估计

  30. 的估计

  31. 最小二乘法 任意分布

  32. 相关系数 γ∈(0,1), 越接近1表示 该分布越合适

  33. 区间估计 • 给定置信度1-α下，参数估计值 与真值 满足： 置信下限 置信上限

  34. 单侧置信区间 • 单侧置信下限 • 单侧置信上限

  35. 指数分布区间估计 • 特征量:~ • 给定置信水平１－α下：

  36. 单侧置信区间：

  37. 98%双侧 99%单侧 99%双侧 99.5%单侧 95%双侧 97.5%单侧 90%双侧 95%单侧 80%双侧 90%单侧 60%双侧 80%单侧 95%双侧 97.5%单侧 90%双侧 95%单侧 80%双侧 90%单侧 60%双侧80%单侧

  38. 例题 • 设有20件产品进行可靠性试验。试验在100小时截尾，观测到故障次数为7次，总的试验时间为3020小时，试计算：（1）单侧90%置信下限；（2）双侧90%置信区间 • 解: (1) • (2)

  39. 二项分布的区间估计 • 成败型产品在次试验中故障次的概率可用二项分布描述，其可靠度置信下限由下列二项分布所表示的概率确定。 或 n次试验中故障数为零时，则:

  40. 例题 • 从一批雷管中抽取20只进行试验，故障数为0，计算置信度0.95时的可靠度下限。 • 解：试验属于成败型，已知 • ,则:

  41. 正态分布区间估计 • 由数理统计理论知统计量 ，这里 是自由度为n-1的t分布，由此得到: 单侧置信下限:

  42. 威布尔分布的区间估计 • 参数m的点估计: 在置信度时，参数的置信区间为 其中: • 参数η的估计 • 在置信度1-α时，参数的置信区间为:

  43. （1）当r<n时， 其中： 为正态分布分位点，则：

  44. （2）当r=n时： • 计算常数 ，即为t分布自由度为n-1的分位点，则得到：

  45. 可靠性增长试验 • 可靠性增长试验的目的是为了检查出产品存在的可靠性问题，使产品处于模拟的或真实的使用环境条件下进行试验，以便诱导出由于设计不良或工艺不成熟而引起的潜在故障。对故障进行机理分析找出问题并在设计与工艺上加以纠正，以防止因这些问题所引起故障模式再度出现，以达到可靠性增长的目的。

  46. 可靠性增长规律

  47. 可靠性增长试验模型 • 系统固有的MTBF值与要求的MTBF值 • 起始MTBF值：10%MTBF • 增长率α：0.3<α<0.7 • 总试验时间：当MTBF=50-20000小时,总实验时间为10-25倍; 当MTBF>2000小时以上时，其试验持续时间至少应是要求的MTBF的一倍。

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