产品寿命可靠性试验MTBF计算规范VIP专享VIP免费

产品寿命可靠性试验MTBF计算规范-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-CompanyOnel2产品寿命可靠性试验MTBF计算规范一、目的：明确元器件及产品在进行可靠性寿命试验时选用标准的试验条件、测试方法二、范围：适用于公司内所有的元器件在进行样品承认、产品开发设计成熟度/产品成熟度（DMT/PMT）验证期间的可靠性测试及风险评估、常规性ORT例行试验三、职责：DQA部门为本文件之权责单位，责权主管负责本档之管制，协同开发、实验室进行试验，并确保供应商提交的元器件、开发设计产品满足本文件之条件并提供相关的报告。四、内容：MTBF:平均无故障时间英文全称:MeanTimeBetweenFailure定义:衡量一个产品（尤其是电器产品）的可靠性指标,单位为“小时”.它反映了产品的时间质量,是体现产品在规定时间内保持功能的一种能力.具体来说,是指相邻两次故障之间的平均工作时间，也称为平均故障间隔,它仅适用于可维修产品,同时也规定产品在总的使用阶段累计工作时间与故障次数的比值为MTBFMTBF测试原理1.加速寿命试验(AcceleratedLifeTesting)执行寿命试验的目的在于评估产品在既定环境下之使用寿命.常规试验耗时较长,且需投入大量的金3钱,而产品可靠性资讯又不能及时获得并加以改善.可在实验室时以加速寿命试验的方法,在可接受的试验时间里评估产品的使用寿命.是在物理与时间基础上,加速产品的劣化肇因,以较短的时间试验来推定产品在正常使用状态的寿命或失效率.但基本条件是不能破坏原有设计特性.一般情况下,加速寿命试验考虑的三个要素是环境应力,试验样本数和试验时间.一般电子和工控业的零件可靠性模式及加速模式几乎都可以从美军规范或相关标准查得,也可自行试验分析,获得其数学经验公式.如果温度是产品唯一的加速因素，则可采用阿氏模型(ArrheniusModel),此模式最为常用•引进温度以外的应力，如湿度，电压，机械应力等，则为爱玲模型(EyringModel),此种模式适用的产品包括电灯,液晶显示元件，电容器等.反乘幕法则(InversePowerLaw)适用于金属和非金属材料，如轴承和电子装备等.4复合模式(CombinationModel)适用于同时考虑温度与电压做为环境应力的电子材料(如电容如下式为电解电容器寿命计算公式)一般情况下,主动电子零件完全适用阿氏模型,而电子和工控类成品也可适用阿氏模型,原因是成品灯的失效模式是由大部分主动式电子零件所构成.因此,阿氏模型广泛应用于电子,工控产品行业2.加速因子阿氏模型起源于瑞典物理化学家SvandteArrhenius1887年提出的阿氏反应方程式.R:反应速度speedofreactionA:温度常数aunknownnon-thermalconstantEA:活化能activationenergy(eV)K:Boltzmann常数,等地*10-5eV/0K.T:为绝对温度(Kelvin)加速因子原理：加速因子即为产品在使用条件下的寿命(Luse)和高测试应力条件下(Laccelerated)的寿命的比值.如果产品寿命适用于阿氏模型,则其加速因子为:AF=e[Ea/Kx(1/Ts-1/Tu)]Ts:室温+常数273Tu:高温+常数2735K::Boltzmann常数,等地*10-5eV/0K.3.加速因子中活化能Ea的计算一般电子产品在早夭期失效之Ea为~，正常有用期失效之Ea趋近于;衰老期失效之Ea大于.根据HP可靠度工程部(CRE)的测试规范,Ea是机台所有零件Ea的平均值•如果新机种的Ea无法计算,可以将Ea设为,做常数处理.如按机台所有零件Ea的平均值来计算,则可按以下例证参考ComponentNumberEVTotalEVTransfonner展壓器j50.52.5Resistor®阻器）3000.56168Inductoi■签感）80.564.48Capacitor笑容器）1380.682.8LinearModule臨壓器j160.711.2Diode（二极體）90190BridgeRectifier堆；i111TransistorCS晶體）55155OpticalIoslatorijfe電辎合管］31131644445.9SEA=445.98/644二0.69252推算方法MTBF1lower6MTBFupper.由MTBF定义可知,规定产品在总的使用阶段累计工作时间与故障次数的比值为MTBF,指数(Exponential)分布是可靠度统计分析中使用最普遍的机率分布•指数分布之MTBF数值为失效率入的倒数，故一旦知道入值，即可由可靠度函数估算产品的可靠度.MTBF二总运行时间TotalOperating(Hrs)/总失效次数TotalFailuresMTBF的估计值符合卡方分配原理，其语法为：CHIINV(probability,degrees_freedom)X2(probability,degrees_freedom)故有...