[发明专利]电子整机贮存寿命持续评价方法及装置

说明书

本申请涉及一种电子整机贮存寿命持续评价方法及装置。电子整机贮存寿命评价方法，通过建立电子整机贮存寿命的评价模型，明确了贮存寿命特征参数的确定方法。电子整机贮存寿命评价方法还建立了退化与误差逆传播算法模型，并选取误差最小的模型作为贮存寿命预测模型。进一步结合上述确定的电子整机贮存寿命的评价模型，得出电子整机的贮存寿命。电子整机贮存寿命评价方法，建立了贮存寿命特征参数与贮存寿命和可靠度的关系模型，为有效评价产品贮存寿命奠定了重要基础。

技术领域

本申请涉及电子产品系统可靠性技术领域，特别是涉及一种电子整机贮存寿命评价方法及装置。

背景技术

随着中国制造业的快速发展，高可靠性、长寿命电子产品的贮存寿命评价技术得到广泛关注。了解电子产品寿命底数，对制定产品维修保障策略、市场布局和新产品研制计划等均具有重要意义。研究发现，通常产品的维修保障费用占其寿命周期总成本的30％至70％。通过合理研究产品的寿命评价策略，准确摸清产品寿命底数，可以合理制定产品保修期并提前中修、大修等维修保障措施以降低维修成本和产品使用风险。同时，根据产品到寿情况提前安排延寿策略或新产品研制计划，降低市场流失风险。

传统的，产品贮存寿命评价方法通常通过开展加速试验或综合评估的方式开展，一次性给出较长的寿命评估值，忽略了贮存期间环境等各种因素的影响，评价误差较大。其一，采用加速试验的方法评价产品的贮存寿命。加速试验的方法是通过提高贮存时的环境应力水平，加速电子产品贮存失效，以通过加速模型在较短的时间内给出较长的寿命评估值。但是，加速试验的方法，首先均要投入较多的试验样本以得到加速模型参数，其次需要投入至少两个样本开展较长时间的加速试验。此外，由于试验样本通常很难达到较高的一致性，即使建立了加速模型，通过试验得到的加速因子也会存在一定偏差，而微小的加速因子变化即为带来大的产品贮存寿命波动。因此，电子产品贮存寿命加速试验方法很难准确得到加速模型参数，而加速因子的微小差异即会带来很大的贮存寿命评估误差。其二，基于电子产品的性能数据退化趋势进行寿命预测。电子产品的性能数据是其产品状态的直观表现，通过直接预测产品性能数据的失效时间作为寿命值符合黑箱理论。即不管产品贮存期间的环境、状态等因素发生了何种变化，最终都能通过性能数据的变化趋势展现出来。传统方法中通过模型优化检验的方法从指数、威布尔和对数正态模型中选取最优的预测模型。虽然这些模型对于有确定变化趋势的数据拟合具有一定的效果，但当数据存在一定随机性时，通常预测偏差较大。

发明内容

基于此，有必要针对传统的产品贮存寿命评价方法中贮存寿命评估误差较大的问题，提供一种电子整机贮存寿命评价方法及装置。

一种电子整机贮存寿命评价方法，对电子整机的贮存寿命进行持续性评价，所述电子整机贮存寿命评价方法包括：

判断能否获取所述电子整机贮存期间的特征参数，并根据判断结果确定电子整机贮存寿命的评价模型；

获取输入数据，并将所述输入数据按照时间顺序从小到大进行排列；

验证所述输入数据的有效性，所述输入数据的有效性通过判断在规定时间内是否有退化趋势进行验证；

若所述输入数据具有退化趋势，则根据具有退化趋势的所述输入数据确定退化与误差逆传播算法模型，并选取误差最小的模型作为贮存寿命预测模型；

将所述电子整机贮存期间的特征参数或者所述电子整机贮存可靠度输入至所述贮存寿命预测模型，并结合上述确定的所述电子整机贮存寿命的评价模型，得出所述电子整机的贮存寿命。

在一个实施例中，当不能获取电子整机贮存期间的特征参数时，所述电子整机贮存寿命的评价模型，满足以下公式：

L_C＝min(T(R(t)＝R₀),T(C(t)＝C₀))   (1)