服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法

摘要

一种服从指数分布的电子产品的可靠性预计模型修正方法，步骤如下：1，分析产品的使用区域；2，采集使用区域内各省、市的历年气象信息，计算各地区温度应力和湿度应力的年平均值；3，分别构造温度和湿度概率密度分布函数，求取使用区域温度应力和湿度应力的年平均值；4，分析产品使用过程中所承受的各项应力；5，选择可靠性预计手册，根据应力分析模型计算元器件工作失效率；6，绘制产品任务可靠性框图，综合计算产品工作失效率；7，进行加速寿命试验，记录试验数据；8，计算试验条件下产品平均故障前时间及正常工作条件下工作失效率；9，比较可靠性预计和加速寿命试验得到的产品工作失效率，计算湿度应力产生的误差，提出可靠性预计修正模型。

说明书

所属技术领域

本发明涉及一种电子产品的可靠性预计模型修正方法，具体说，涉及服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法，属于系统工程系统可靠性技术领域。

背景技术

近年来，我国电子产品得到了迅猛的发展。但就整体而言，国内电子产品的技术含量、可靠性等与国外同类先进产品仍然有一定的差距。电子产品可靠性的高低是由设计研制、生产制造、测试检验、使用维护等各阶段的工作质量决定的。要提高电子产品的可靠性，必须把握好设计、生产、管理等各个有关环节，掌握各个环节所涉及的可靠性设计、可靠性预计、可靠性试验评价等关键可靠性技术。

电子产品是由一系列电子元器件组成，电子元器件的失效会直接导致产品不能运行。随着现代电子工业的发展，电子产品逐渐向着高性能、高精度和高集成度的方向发展，其功能越来越多，自身结构越来越复杂，使用的电子元器件越来越多，引发的故障也随之增多。

可靠性预计是在设计阶段对系统可靠性进行定量的估计，是根据产品的历史可靠性数据、产品的构成和结构特点、产品的工作环境等因素估计组成产品的部件及产品可靠性。目前，电子产品的可靠性预计技术已经趋于成熟。但是传统的可靠性预计方法往往不能反映出产品工作的实际情况，也不能满足生产和应用的需要。此外，传统的可靠性预计方法由于不考虑湿度应力而存在着较大的误差。因此，需要探索一种适用于服从指数分布的电子产品的可靠性预计模型修正方法。加速试验是在不引入新失效机理的前提下，通过采用加大应力(温度、湿度)的方法促使样品在短期内失效，以预测产品在正常工作条件或储存条件下的可靠性的试验。产品加速寿命试验的结果可以作为修正服从指数分布电子产品的可靠性预计模型的依据。

发明内容

本发明的目的是：提供一种服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法，能够准确且客观的对产品的可靠性预计模型做出修正。

本发明的技术方案：分析电子产品使用区域的气象信息，分别构造温度概率密度分布函数和湿度概率密度分布函数并求平均值；采用GJB299C-2006中应力分析法对产品进行可靠性预计，计算产品工作失效率的理论值；进行产品加速寿命试验；分析试验数据，计算产品工作失效率的试验值；比较上述两项结果，分析湿度应力产生的误差，对可靠性预计模型进行修正。

本发明一种服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法，其步骤如下：

步骤1，分析产品的使用区域并按省、直辖市、自治区进行划分；

步骤2，采集使用区域内各省、直辖市、自治区的历年气象信息，计算各地区温度应力和湿度应力的年平均值；

步骤3，对各地区温度应力、湿度应力的年平均值进行分组，分别绘制直方图，根据直方图的分布趋势，分别构造温度概率密度分布函数和湿度概率密度分布函数，求取使用区域温度应力和湿度应力的年平均值；

步骤4，在充分了解元器件信息的基础上，分析产品使用过程中所承受的各项应力；

步骤5，选择可靠性预计手册，确定各类元器件进行应力分析的模型，计算元器件工作失效率；

步骤6，绘制产品任务可靠性框图，综合计算产品工作失效率；

步骤7，进行恒应力、定时截尾加速寿命试验，记录试验数据；

步骤8，计算试验条件下产品平均故障前时间，计算正常工作条件下产品平均故障前时间及工作失效率；

步骤9，比较可靠性预计和加速寿命试验得到的产品工作失效率，计算湿度应力产生的误差，提出可靠性预计修正模型。

其中，步骤1中所述的产品使用区域是指中国大陆所有的省、自治区、直辖市。

其中，步骤2所述的历年气象信息是指中国气象部门官方记录的近十年的累年各月平均温度、相对湿度。

其中，步骤2所述的年平均值是指累年各月平均温度、湿度的均值。

其中，步骤3中所述的直方图是指频数直方图。

其中，步骤3中所述的温度应力的年平均值是指使用区域的温度应力平均值，该值可以视为产品正常工作条件下的温度应力值。

其中，步骤3中所述的湿度应力的年平均值是指使用区域的湿度应力平均值，该值可以视为产品正常工作条件下的湿度应力值。

其中，步骤4中所述的元器件信息包括元器件的生产厂家、生产地、材料、质量等级、性能参数等。

其中，步骤4中所述的应力是指温度应力、电应力、震动应力等。

其中，步骤5中所述的可靠性预计手册是指最新版本的电子设备可靠性预计手册，对于国产产品一般常用GJB299C-2006《电子设备可靠性预计手册》。

其中，步骤6中所述的任务可靠性框图是指用以估计产品在执行任务过程中完成规定功能的概率，描述完成任务过程中产品各单元的预定作用并度量工作有效性的一种可靠性模型。

其中，步骤7中所述的应力是指试验条件下的温度应力和湿度应力，应大于正常工作条件下的应力水平。

其中，步骤7中所述的定时截尾是指试验总时间为定值。

其中，步骤7中所述的试验数据是指试验样品发生硬件故障的时间和顺序。

其中，步骤8中所述的平均故障前时间是指所有样品从开始工作到发生故障之间的时间间隔的平均值。

其中，步骤8中所述的工作失效率是指平均故障前时间的倒数。

其中，步骤9中所述的结果指的是可靠性预计得到的产品工作失效率和加速寿命试验得到的产品工作失效率，二者均为正常工作条件下。

本发明与现有技术相比有如下优点：

第一，该方法从时间上和空间上对工作环境温度进行了更为深入的讨论，得到的温度和湿度应力值更为准确的反映了产品正常工作条件下温度、湿度应力的平均水平。

第二，本发明综合考虑了产品的设计、环境因素，能够准确且客观的对产品的使用效果做出评估。

第三，本发明从试验的角度对可靠性预计方法和模型进行了修正。

第四，本方法可以制作成软件，通过参数的输入得到元器件、组件、部件、分系统、系统各级工作失效率信息。

附图说明

图1为产品工作环境温度、湿度应力平均值计算流程图；

图2为产品可靠性预计流程图；

图3为可靠性预计模型修正流程图。

图4为本发明所述的修正方法流程图

具体实施方式

本发明一种服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法见图4所示，其步骤如下：

步骤1，分析产品的使用区域并按省、直辖市、自治区进行划分；

步骤2，采集各省、直辖市、自治区的历年气象信息，计算各地区温度应力和湿度应力的年平均值，见图1所示，其详细步骤如下：

步骤201，采集使用区域内各省、直辖市、自治区的历年气象信息。

步骤202，利用各省、直辖市、自治区的累年各月平均温度、湿度，计算各地区温度应力、湿度应力的年平均值。

(1)年平均温度：

(2)年平均湿度：

步骤3，对各地区温度应力、湿度应力年平均值进行分组，分别绘制直方图，根据直方图的分布趋势，分别构造温度概率密度分布函数和湿度概率密度分布函数，求取使用区域温度应力和湿度应力的年平均值，见图1所示，其详细步骤如下：

步骤301，分别对各地区温度应力、湿度应力的年平均值进行分组，绘制直方图。

步骤302，观察数据的分布趋势，分别构造温度概率密度分布函数和湿度概率密度分布函数。

步骤303，分别对步骤302中得到的函数求取期望值，该期望值即为使用区域温度应力和湿度应力的年平均值。

以某型视频编解码器为例，工作区域遍及全国，工作环境差异很大。其工作范围从北至东北三省，南到广东、福建，西至西藏自治区。可以将视频编解码器的工作区域粗略划分为表1中的20个省、直辖市、自治区，各省市的计算结果见下列表1所示。

表1-中国典型省市地区年平均温度、湿度

  No.  省  T_u(℃)  RH_u(％)  No.  省  T_u(℃)  RH_u(％)  1  黑龙江  2.5  43.9％  11  北京  17.8  57.8％  2  甘肃  5.1  45.6％  12  安徽  18.1  58.1％  3  吉林  5.6  46.2％  13  河北  18.6  58.6％  4  西藏  6.2  40.5％  14  湖北  18.6  51.3％  5  青海  7.6  47.6％  15  江苏  19.8  59.8％  6  辽宁  11.4  51.4％  16  浙江  20.1  60.0％  7  山西  11.5  51.5％  17  湖南  21.3  61.3％  8  陕西  11.8  51.8％  18  福建  23.5  63.5％  9  河南  13  53.0％  19  海南  24.9  74.5％  10  山东  14.1  54.1％  20  广东  25.6  64.9％

根据表1中的温度数据，我们可以发现：黑龙江省达到了温度概率密度分布函数的最低值(T_umin)2.5℃，广东省达到了最高值(T_umax)25.6℃。产品使用区域内的温度概率密度分布函数见公式(3)：

公式(3)应满足：

$\underset{2.5}{\overset{25.6}{\int }}f\left(T_u\right){\mathrm{dT}}_u=1---\left(4\right)$

温度应力的年平均值T_平均＝15.05℃，计算过程见公式(5)：

$\underset{2.5}{\overset{25.6}{\int }}{T}_{u}f\left(T_u\right)d{T}_u=15.05---\left(5\right)$

根据表1中的湿度数据，我们可以发现：西藏自治区达到了湿度概率密度分布函数的最低值(RH_umin)40.5％，海南省达到了最高值(RH_umax)74.5％。产品使用区域内的湿度概率密度分布函数见公式(6)：

公式(6)应满足：

$\underset{40.5\%}{\overset{74.5\%}{\int }}g\left({\mathrm{RH}}_u\right)d{\mathrm{RH}}_u=1---\left(7\right)$

湿度应力的年平均值RH_平均＝57.5％，计算过程见公式(8)：

$\underset{40.5\%}{\overset{74.5\%}{\int }}{\mathrm{RH}}_{u}g\left({\mathrm{RH}}_u\right)d{\mathrm{RH}}_u=57.5\%---\left(8\right)$

步骤4，在充分了解元器件信息的基础上，分析产品使用过程中所承受的各项应力，见图2所示，其详细步骤如下：

步骤401，分析电子产品的元器件清单，调查元器件来源。

步骤402，对电子元器件进行分类。

步骤5，选择可靠性预计手册，确定各类元器件进行应力分析的模型，计算元器件工作失效率，见图2所示，其详细步骤如下：

步骤501，选择可靠性预计手册。

步骤502，确定各类元器件进行应力分析的模型，统计元器件信息。

步骤503，分析产品使用过程中所承受的各项应力。

步骤504，根据应力分析模型计算元器件工作失效率。

步骤6，绘制产品任务可靠性框图，综合计算产品工作失效率，见图2所示，其详细步骤如下：

步骤601，绘制产品任务可靠性框图。

步骤602，综合计算产品工作失效率。

视频编解码器中，元器件质量等级为I级；环境条件为地面良好；环境温度为15.05℃；电应力比为0.2；环境因子π_E选择1.0。采用GJB299C-2006进行可靠性预计。将所有元器件的工作失效率求和得到产品工作失效率为9.0805(10^-61/h)，换算为MTTF为110113小时或12.57年。

步骤7，进行恒应力、定时截尾产品加速寿命试验，记录试验数据，见图3所示，其详细步骤如下：

步骤701，确定加速寿命试验的温度应力和湿度应力，进行恒应力、定时截尾加速寿命试验。

步骤702，记录产品加速寿命试验数据，剔除软件故障。

步骤8，计算试验条件下产品平均故障前时间，计算正常工作条件下产品平均故障前时间及工作失效率，见图3所示，其详细步骤如下：

步骤801，计算试验条件下产品平均故障前时间。

步骤802，计算正常工作条件下产品平均故障前时间及工作失效率，正常工作应力为温度15℃，相对湿度57.5％。

步骤9，比较可靠性预计和加速寿命试验得到的产品工作失效率，计算湿度应力产生的误差，提出可靠性预计修正模型，见图3所示，其详细步骤如下：

步骤901，比较可靠性预计和加速寿命试验得到的产品工作失效率，根据公式(9)计算57.5％湿度应力误差系数π_575％。

λ_预计(1+π_57.5％)＝λ_试验            (9)

步骤902，根据π_575％计算其他湿度应力误差系数。

${\pi }_{\left(\mathrm{RH}\right)}=(1+{\pi }_{57.5\%}){\left(\frac{57.5\%}{\mathrm{RH}}\right)}^{-3}-1---\left(10\right)$

步骤903，提出可靠性预计修正模型：

某型视频编解码器加速寿命试验数据见表2。根据Peck-温湿模型，在试验应力T_S＝85℃，RH_S＝95％，正常工作条件应力T_u＝15℃，RH_u＝57.5％条件下，对试验数据进行分析得到正常工作条件下该型视频编解码器的工作失效率为1.0359(10^-51/h)，平均故障前时间MTTF约为11.02年。根据公式(9)得到湿度应力误差系数π_575％为0.14，可靠性预计修正模型为：

表2-某型视频编解码器加速寿命试验数据