基于逆高斯寿命分布的贮存寿命试验加速因子评估方法

摘要

本发明公开了一种基于逆高斯寿命分布的贮存寿命试验加速因子评估方法，包括步骤建立基于竞争失效的逆高斯寿命分布的电子整机产品贮存寿命模型；分别计算基于逆高斯寿命分布的电子整机产品在实际使用条件下的平均贮存寿命与加速应力条件下的平均贮存寿命；根据所述实际使用条件下的平均贮存寿命与加速应力条件下的平均贮存寿命，计算得到电子整机产品的加速因子。因此，所述的基于逆高斯寿命分布的贮存寿命试验加速因子评估方法能够实现准确地对电子整机产品贮存寿命加速因子的评估。

说明书

技术领域

本发明涉及可靠性试验与评估技术领域，特别是指一种基于逆高斯寿命分布的贮存寿命试验加速因子评估方法。

背景技术

目前，贮存寿命是装备合同(或任务书)规定的一项重要的战技指标。在开展整机贮存寿命加速试验验证与评估过程中，由于整机产品其包含多个部件和材料，而不同部件的老化速率对加速应力的敏感度不同。当增加应力以加速贮存失效过程时,其中某些薄弱环节产品的加速因子就比其他薄弱环节产品较大，这样就会产生加速不一致的问题。若任选一个薄弱部件的加速因子作为整机加速因子，其结果难以反映实际情况。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于逆高斯寿命分布的贮存寿命试验加速因子评估方法，能够实现准确地对电子整机产品贮存寿命加速因子的评估。

基于上述目的本发明提供的基于逆高斯寿命分布的贮存寿命试验加速因子评估方法，包括步骤：

建立基于竞争失效的逆高斯寿命分布的电子整机产品贮存寿命模型；

根据寿命模型，分别计算逆高斯寿命分布的电子整机产品在实际使用条件下的平均贮存寿命与加速应力条件下的平均贮存寿命；

根据所述实际使用条件下的平均贮存寿命与加速应力条件下的平均贮存寿命，计算得到电子整机产品的加速因子。

在一些实施例中，所述建立竞争失效的基于逆高斯寿命分布的电子整机产品贮存寿命模型，包括：

基于竞争失效模型，建立电子整机产品的可靠度模型；

根据电子整机产品的可靠度模型，采用逆高斯寿命分布进行贮存寿命建模。

在一些实施例中，所述基于竞争失效模型，建立电子整机产品的可靠度模型的步骤包括：

竞争性故障模型定义为：如果整机产品有n种失效因素，而每一种失效因素都独立的作用于所述整机产品，且都对应一定的失效时间，其中任何一种失效因素都会引起整机产品失效，在所有的失效因素中，最早产生的那种失效因素出现时，将导致整机产品失效，即整机产品失效时间为：

T＝min{T₁,T₂,...,T_n}，

其中，T为整机产品失效时间，T_i为任意失效因素的失效时间，n为大于等于1的任意自然数；

假设F_i(t)是任意失效因素的失效时间的累计失效分布函数，则整机产品的累计失效分布函数为：

$F\left(t\right)=1-\underset{i=1}{\overset{n}{\Pi }}[1-F_i\left(t\right)],$

其中，F_i(t)为不同或相同的分布，但上式要求这n个分布必须是独立的，当它们之间不独立时，即一种失效因素会引起另一种失效因素的情况下，则必须考虑各失效因素之间的相互影响，需要对上式进行修正：

任一失效因素起作用时，其对应的可靠度为：

$R_i\left(t\right)=1-F_i\left(t\right)=e^{-{\int }_0^t{\lambda }_i\left(x\right)dx},$

其中，λ_i(t)是对应第i个失效因素的失效率，当n个因素同时起作用时，整机产品的可靠度模型将是：

$R\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Pi }}{e}^{-{\int }_0^t{\lambda }_i\left(x\right)dx}=e^{-{\int }_0^t\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\lambda }_i\left(x\right)dx}.$

在一些实施例中，所述根据整机产品的可靠度模型，采用逆高斯寿命分布进行贮存寿命建模的步骤包括：

对于电子或机电复杂整机产品，通常认为其组成部件、器件的寿命分布为逆高斯分布：

$R\left(t\right)=1-\Phi \left(\frac{t-\mu }{\nu \sqrt{\mu t}}\right)+\exp \left(\frac{2}{{\nu }^2}\right)\Phi (-\frac{t+\mu }{\nu \sqrt{\mu t}})$

式中：μ称为位置参数；ν成为形状参数。

因此，令逆高斯分布为所述电子或机电复杂整机产品的寿命分布，设任一组成部件、器件的参数为u_i,v_i，则任一组成部件、器件的概率密度函数为：

令逆高斯分布为所述电子或机电复杂整机产品的寿命分布，设任一失效因素的参数为u_i,v_i，则任一失效因素的概率密度函数为：

$f_i\left(t\right)=\frac{\sqrt{u_i}}{v_{i}t\sqrt{2\pi t}}\exp [-\frac{{(t-u_i)}^2}{2v^2{u}_{i}t}],$

对服从逆高斯分布的寿命总体，其平均无故障工作时间为：T_i＝u_i，因此，所述电子或机电复杂整机产品的贮存寿命建模公式为：

$T_{equipment}=u_s={\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{T}_i^{-2}\right)}^{-1/2}={\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{u}_i^{-2}\right)}^{-1/2}.$

在一些实施例中，所述计算基于逆高斯寿命分布的电子整机产品在实际使用条件下的平均贮存寿命与加速应力条件下的平均贮存寿命，包括：

电子整机产品在实际使用条件下平均贮存寿命为：

$u_0={\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{u}_i^{-2}\right)}^{-1/2}$

设整机产品某一部件在某一环境加速应力条件作用下的薄弱环节i(i＝1，2，…，n)对应的加速因子为A_i，电子整机产品在加速应力水平下的平均寿命为：

${\mu }_A={\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\left(\frac{{\mu }_i}{A_i}\right)}^{-2}\right)}^{-1/2}$

其中，μ_A—整机在加速应力条件下平均寿命；A_equipment—整机的实际加速因子；μ₀—整机正常应力条件下平均寿命；μ_i—对应于使用条件下薄弱环节i的平均寿命；n—整机薄弱环节产品数目。

在一些实施例中，根据所述在实际使用条件下的平均贮存寿命与加速应力条件下的平均贮存寿命，计算设备整机的实际加速因子为：

根据所述加速应力下的平均寿命，得出逆高斯模型电子整机产品的加速因子为：

$A_{equipment}=\frac{{\mu }_0}{{\mu }_A}={\left(\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\mu }_i^{-2}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\left(\frac{{\mu }_i}{A_i}\right)}^{-2}}\right)}^{-1/2}.$

从上面所述可以看出，本发明提供的基于逆高斯寿命分布的电子整机产品加速因子评估方法，在整机产品贮存寿命建模的基础上，根据产品在自然贮存状态下与加速状态下的贮存可靠度相等的原则，针对于寿命服从逆高斯分布的电子整机产品给出了贮存寿命试验加速因子的评估方法。

附图说明

图1为本发明实施例基于逆高斯寿命分布的贮存寿命试验加速因子评估方法的流程示意图；

图2为本发明实施例建立竞争失效的基于逆高斯寿命分布的电子整机产品贮存寿命模型的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。

作为本发明的实施例，参阅图1所示，为本发明实施例基于逆高斯寿命分布的贮存寿命试验加速因子评估方法的流程示意图。所述的基于逆高斯寿命分布的贮存寿命试验加速因子评估的方法包括：

步骤101，建立竞争失效的基于逆高斯寿命分布的电子整机产品贮存寿命模型。具体实施过程如下，如图2所示：

步骤201：基于竞争失效模型，建立电子整机产品的可靠度模型；

竞争失效是产品的一种重要失效模式。在可靠性理论中，产品丧失所规定的功能称为失效。对于大型产品，由于其内部结构及其外界工作环境的复杂性，引起产品失效的物理、化学原因往往有多种，若发生任何一种原因均导致产品失效，称此产品为竞争失效产品(Competing Failure Modes)。导致产品失效的原因称为产品的失效机理(FailureMechanism)。例如，在电缆线的寿命试验中，导致电缆失效的原因有:电缆线被击穿、漏电流指标超过规定临界点及人为断开等，其中任何一种原因均称为产品的失效机理。

具体的，在一些可选实施方式中，上述步骤可进一步包括以下步骤：

竞争性故障模型定义为：如果整机产品有n种失效因素，而每一种失效因素都独立的作用于所述整机产品，且都对应一定的失效时间，其中任何一种失效因素都会引起整机产品失效，在所有的失效因素中，最早产生的那种失效因素出现时，将导致整机产品失效，即整机产品失效时间为：

T＝min{T₁,T₂,...,T_n}(1)，

其中，T为整机产品失效时间，T_i为任意失效因素的失效时间，n为大于等于1的任意自然数；

假设F_i(t)是任意失效因素的失效时间的累计失效分布函数，则整机产品的累计失效分布函数为：

$F\left(t\right)=1-\underset{i=1}{\overset{n}{\Pi }}[1-F_i\left(t\right)]---\left(2\right),$

其中，F_i(t)可以为不同或相同的分布，但上式(2)要求这n个分布必须是独立的，当它们之间不独立时，即一种失效因素会引起另一种失效因素的情况下，则必须考虑各失效因素之间的相互影响，因此，需要对上式(2)进行修正：

任一失效因素起作用时，其对应的可靠度为：

$R_i\left(t\right)=1-F_i\left(t\right)=e^{-{\int }_0^t{\lambda }_i\left(x\right)dx}---\left(3\right),$

其中，λ_i(t)是对应第i个失效因素的失效率，当n个因素同时起作用时，整机产品的可靠度模型将是：

$R\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Pi }}{e}^{-{\int }_0^t{\lambda }_i\left(x\right)dx}=e^{-{\int }_0^t\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\lambda }_i\left(x\right)dx}---\left(4\right);$

整机产品的总失效率将是对应时刻t的n个独立的失效率之和，即：

λ(t)＝λ₁(t)+λ₂(t)+...+λ_n(t)(5)

将式(5)称为竞争失效产品失效率的加法准则。

步骤202：根据整机产品的可靠度模型，采用逆高斯寿命分布进行贮存寿命建模。

对于电子或机电复杂设备，通常可以认为其组成部件、器件的寿命分布为逆高斯分布：

$R\left(t\right)=1-\Phi \left(\frac{t-\mu }{\nu \sqrt{\mu t}}\right)+\exp \left(\frac{2}{{\nu }^2}\right)\Phi (-\frac{t+\mu }{\nu \sqrt{\mu t}})$

式中：μ称为位置参数；ν成为形状参数。

因此，令逆高斯分布为所述电子或机电复杂整机产品的寿命分布，设任一组成部件、器件的参数为u_i,v_i，则任一组成部件、器件的概率密度函数为：

$f_i\left(t\right)=\frac{\sqrt{u_i}}{v_{i}t\sqrt{2\pi t}}\exp [-\frac{{(t-u_i)}^2}{2v^2{u}_{i}t}]---\left(22\right),$

对服从逆高斯分布的寿命总体，其平均无故障工作时间为：T_i＝u_i，因此，所述电子或机电复杂整机产品的贮存寿命建模公式为：

$T_{equipment}={\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{T}_i^{-2}\right)}^{-1/2}={\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{u}_i^{-2}\right)}^{-1/2}---\left(23\right)$

步骤102，分别计算基于逆高斯寿命分布的电子整机产品在实际使用条件下的平均贮存寿命与加速应力条件下的平均贮存寿命。

作为一个实施例，所述计算基于逆高斯寿命分布的电子整机产品在实际使用条件下的平均贮存寿命与加速应力条件下的平均贮存寿命，包括：电子整机产品某一部件在实际使用条件下平均寿命为：

$u_0={\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{u}_i^{-2}\right)}^{-1/2}$

设整机某一部件在某一环境应力作用下的薄弱环节i(i＝1，2，…，n)对应的加速因子为A_i。整机在加速应力水平下的平均寿命为：

${\mu }_A={\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\left(\frac{{\mu }_i}{A_i}\right)}^{-2}\right)}^{-1/2}$

其中，μ_A—整机在加速应力条件下平均寿命；A_equipment—整机的实际加速因子；μ₀—整机正常应力条件下平均寿命；μ_i—对应于使用条件下薄弱环节i的平均寿命；n—整机薄弱环节产品数目。

步骤103，根据所述实际使用条件下的平均贮存寿命与加速应力条件下的平均贮存寿命，计算得到电子整机产品的加速因子。

在实施例中，根据所述在实际使用条件下的平均贮存寿命与加速应力条件下的平均贮存寿命，可得出逆高斯模型设备的加速因子为：

$A_{equipment}=\frac{{\mu }_0}{{\mu }_A}={\left(\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\mu }_i^{-2}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\left(\frac{{\mu }_i}{A_i}\right)}^{-2}}\right)}^{-1/2}$

从上述实施例可以看出，本发明提供的基于逆高斯寿命分布的设备加速因子评估方法，可以充分利用底层材料、元器件及部组件的加速试验信息，结果置信度高；而且考虑了各个部件的加速因子对整机加速因子的权重影响，因此更为合理；最后，整个所述的基于逆高斯寿命分布的设备加速因子评估方法紧凑，易于实现。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本发明难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本发明难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本发明的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本发明的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本发明。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。

尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。

本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。