[发明专利]高可靠电子产品可靠性验证方法

权利要求书

1.一种电子产品可靠性验证方法，其特征在于，通过综合利用产品研制过程中的相关可靠性数据，缩短产品可靠性验证的时间；该方法包括如下步骤：

步骤1、确定可靠性验证的数据源；

根据不同数据源对产品可靠性贡献作用的大小，选取可靠性验证的数据源；可靠性验证的数据源包括可靠性仿真试验数据、可靠性摸底试验数据、可靠性强化试验数据、系统可靠性鉴定试验数据和外场试用数据；

步骤2、对可靠性验证的数据源进行分类；

根据各数据源的特点，确定可靠性仿真试验数据为第一类数据源，可靠性强化试验数据为第二类数据源，模拟产品的实际使用环境条件产生的可靠性摸底试验数据、系统可靠性鉴定试验数据和外场试用数据为第三类数据源；

步骤3、基于第一类数据源中可靠性数据的产品可靠性评价；

设t₁,t₂,…,t_n分别为n次可靠性仿真试验得到的产品首次故障前工作时间，当n＝1000时，产品的平均首次故障前工作时间服从均值为方差为的正态分布，其中

对于寿命服从指数分布的产品，其平均故障间隔时间MTBF与其平均首次故障前工作时间相等，产品的平均故障间隔时间MTBF满足：

其中表示事件发生的概率；

步骤4、基于第二类数据源中可靠性数据的产品可靠性评价；

基于可靠性强化试验的结果，得到产品平均故障间隔时间MTBF大于等于其要求值θ的概率，即：P(MTBF≥θ)，其中θ为产品MTBF的最低可接受值；

步骤5、基于第三类数据源中可靠性数据的产品可靠性评价，包括如下具体步骤：

步骤51、设定可靠性摸底试验、系统可靠性鉴定试验、外场试用过程中产品的工作时间分别为：T₁，T₂，T₃，出现的故障数分别为：r₁，r₂，r₃；令T＝T₁+T₂+T₃，r＝r₁+r₂+r₃，T为总试验时间，r为总的故障数；

对所述第三类数据源中的可靠性数据进行可靠性增长趋势检验；

当所述第三类数据源中的可靠性数据有可靠性递减趋势时，该查询原因，停止所述可靠性验证；

当所述第三类数据源中的可靠性数据有可靠性增长趋势时，对所述第三类数据源中的可靠性数据进行分析，分别验证可靠性数据是否满足几何过程、Duane模型或AMSAA模型；如果所述可靠性数据满足几何过程的条件、Duane模型或AMSAA模型时，实施步骤52；如果所述可靠性数据不满足几何过程的条件、Duane模型或AMSAA模型时，对所述第三类数据源中的可靠性数据做工程近似；如果进行保守估计后，认为第三类数据源中的可靠性数据属于产品同一技术状态数据，则对可靠性摸底试验、系统可靠性鉴定试验、外场试用数据中的工作时间直接相加得到产品在第三类数据源中总的工作时间，把可靠性摸底试验、系统可靠性鉴定试验、外场试用数据中出现的故障数直接相加得到产品在第三类数据源中总的故障数，然后实施步骤52；

步骤52、分四种情况提出基于第三类数据源中的可靠性数据的产品可靠性评价方法；

第一种情况：

当可靠性摸底试验、系统可靠性鉴定试验、外场试用过程中产品没有出现故障或出现故障后虽然对故障进行纠正但产品的技术状态保持不变，也就是说产品在完成这些试验的过程中技术状态没变，与产品进行可靠性验证试验的技术状态相同；

利用产品的总试验时间T，总的故障数r，能得到产品MTBF在给定置信度α下的置信下限为：

其中MTBF_L表示产品MTBF的置信下限，字母χ²是卡方分布，表示自由度为2r+2的卡方分布的1-α分位数；

第二种情况：

当可靠性摸底试验、系统可靠性鉴定试验、外场试用过程中产品出现了故障，并且对故障进行了纠正，使得产品的技术状态发生了改变，且满足故障发生前工作时间能构成一个几何过程时，利用基于几何过程的产品不同技术状态可靠性数据的融合方法，基于第三类数据源得到产品MTBF的点估计，具体包括如下步骤：

步骤5221、将收集到的可靠性数据按设备的技术状态分类；

设有m个技术状态，设状态q下设备的工作时间为T_q，故障数k_q，q＝1,2,…,m；即状态1，状态2，……,状态m中的故障数分别为：k₁,k₂,…,k_m；

步骤5222、计算产品不同技术状态下的故障率；

计算将l₁,l₂,…,l_m从大到小排列得到：l₍₁₎,l₍₂₎,…,l_(m)，并将相应的状态也进行同样的调整使状态按故障率减小的方式排列，排列后的状态分别记为：状态(1)，状态(2)，……,状态(m)；

步骤5223、构建产品不同状态下故障时间的分布函数；

设不同状态下产品的故障时间X_q分别服从参数为a^q-1λ的指数分布，则设备不同状态下的故障时间构成一个几何过程，其分布函数为：

P(X_q≤t)＝F(a^q-1t)＝1-exp(-a^q-1λt)，t≥0

步骤5224、计算模型参数；

利用收集到的数据计算a与λ，其中a与λ满足：

步骤5225、产品可靠性评估；

产品MTBF的点估计为：

第三种情况：

当可靠性摸底试验、系统可靠性鉴定试验、外场试用过程中产品出现了故障，并且对故障进行了纠正，使得产品的技术状态发生了改变，并且产品的可靠性数据满足Duane模型时，得产品在t时刻的MTBF满足：

其中：

其中t_g为产品第g次发生故障时的累积工作时间，g＝1,2,…,r，满足t₁＜t₂＜…＜t_r，N_g为产品的累积故障时间为t_g时的累积故障次数；

第四种情况：

当可靠性摸底试验、系统可靠性鉴定试验、外场试用过程中产品共出现了r次故障，并且每次对故障进行了纠正，使得产品的技术状态发生了改变，并且产品的可靠性数据满足AMSAA模型时，得产品在t时刻的MTBF满足：

其中t_h为产品第h次发生故障时的累积工作时间，h＝1,2,…,r，满足t₁＜t₂＜…＜t_r；

步骤6、构建不同数据源对应的基本概率分配函数；

步骤61、对于第一类数据源直接利用步骤3的结果，构造其对应的基本概率分配函数，其中可靠性仿真试验得到的结果是产品MTBF落入某个区间的概率，即：对于第二类数据源直接利用步骤4的评价结果，构造其对应的基本概率分配函数，其中基于可靠性强化试验得到的结果是产品可靠性满足要求的概率，即：P(MTBF≥θ)；

步骤62、根据第三类数据源的不同情况，给出不同的识别框架与基本概率分配函数的构造方法：

当第三类数据源中的可靠性数据能看作为产品同一技术状态的可靠性数据时，实施步骤621；

当第三类数据源中的可靠性数据满足几何过程、Duane模型或AMSAA模型时，实施步骤622；

步骤621、在识别框架Θ＝{A₁,A₂}下，分别构建第一类、第二类和第三类数据源对应的基本概率分配函数；其中A₁＝{MTBF≥θ}，A₂＝{MTBF＜θ}，θ为产品MTBF的要求值；

构建第一类数据源对应的基本概率分配函数的方法包括如下具体步骤：

根据仿真试验数据，构造识别框架Θ上的基本概率分配函数m₁：

m₁(A₂)＝1-m₁(A₁)；

m₁(Θ)＝0；

构建第二类数据源对应的基本概率分配函数的方法包括如下具体步骤：产品可靠性满足要求值θ的概率为：

P(MTBF≥θ)＝p；

构建基于强化试验数据的基本概率分配函数m₂：

m₂(A₁)＝p；

m₂(A₂)＝1-p；

m₂(Θ)＝0；

构建第三类数据源对应的基本概率分配函数的方法包括如下具体步骤：

当可靠性摸底试验、系统可靠性鉴定试验、外场试用过程中产品没有出现故障或出现故障后虽然对故障进行纠正但产品的技术状态保持不变，也就是说产品在完成这些试验的过程中技术状态没变，与产品进行可靠性验证试验的技术状态相同，此时基本概率分配函数能利用下面的方法构造：

设产品的总试验时间为T，总的故障数为r，得到产品MTBF在给定置信度α下的置信下限为：

根据上式得在给定MTBF的置信下限等于θ的条件下，求得相应的置信度β，即：求出满足下式的β：

其中字母χ²是卡方分布，表示自由度为2r+2的卡方分布的1-β分位数；

此时基本概率分配函数为：

m₃(A₁)＝β；

m₃(A₂)＝1-β；

m₃(Θ)＝0；

步骤622、建立识别框架Θ＝{A₁,A₂,A₃,A₄,A₅}，在此识别框架下分别构建第一类数据源、第二类数据源和第三类数据源对应的基本概率分配函数，包括如下具体步骤：

步骤6221、建立识别框架；

建立识别框架Θ＝{A₁,A₂,A₃,A₄,A₅}，其中θ₁，θ₂，θ₃，θ₄的取值由MTBF的要求值θ、与基于第三类数据源得到产品MTBF的点估计值确定；

将MTBF的要求值θ与基于第三类数据源得到产品MTBF的点估计值从小到大排列，记为θ₁，θ₂，θ₃，θ₄；

识别框架中的元素满足：A₁＝{0＜MTBF＜θ₁}，A₂＝{θ₁≤MTBF＜θ₂}，A₃＝{θ₂≤MTBF＜θ₃}，A₄＝{θ₃≤MTBF≤θ₄}，A₅＝{MTBF＞θ₄}；

步骤6222、基于不同数据源构造基本概率分配函数；

依据被验证产品MTBF的要求值θ、基于第三类数据源得到产品MTBF的点估计值的大小以及每类数据源确定的MTBF的概率取值范围，确定基于第一类数据源的基本概率分配函数与基于第三类数据源的基本概率分配函数；

根据识别框架的变化，构建基于第二类数据源的基本概率分配函数，将P(MTBF≥θ)＝p利用Θ＝{A₁,A₂,A₃,A₄,A₅}中的元素进行表示；

步骤7、对不同信息源进行融合；

利用Dempster组合规则组合来自独立信息源的不同证据，得到综合后的基本概率分配函数m；

设m₁，m₂，m₃是同一识别框架Θ上的3个基本概率分配函数，则组合后的基本概率分配函数m为：

其中B₁，B₂和B₃是Θ的子集；

步骤8、基于可靠性数据的产品可靠性评价；

根据融合后的基本概率分配函数，通过如下的博弈转换得到博弈概率函数：

根据所述博弈概率函数对产品的可靠性指标MTBF进行估计，然后依据MTBF的表达式反推可靠性验证的时间；

步骤9、确定可靠性验证试验时间；

当步骤8中所述可靠性评价得到的产品MTBF已经满足要求时，做MTBF值10％的可靠性验证试验；

当步骤8中所述可靠性评价得到的产品MTBF不满足产品的可靠性要求时，将可靠性验证试验增加到MTBF值的20％，重新进行可靠性评估；如果产品MTBF还不满足产品的可靠性要求，继续增加MTBF值10％的试验时间开展可靠性验证试验，直到满足可靠性要求，或者可靠性验证试验时间达到MTBF的50％，就终止试验，给出产品可靠性不合格的评价结果；

步骤10、根据GJB899，选择产品可靠性鉴定试验的剖面；

步骤11、可靠性验证试验合格判据；

如果所述可靠性验证试验过程中不发生故障，则可靠性验证试验合格；

如果所述可靠性验证试验过程中出现故障，返回到步骤1重新开始验证。

2.根据权利要求1所述的电子产品可靠性验证方法，其特征在于，所述步骤4中，基于第二类数据源中可靠性数据的产品可靠性评价，包括如下步骤：

步骤41、制定可靠性强化试验信息的采集表；

制定表1用于采集低温步进应力试验信息、表2用于采集高温步进应力试验信息、表3用于采集振动应力试验信息、表4用于采集快速温度变化试验信息、表5用于采集综合环境试验的信息；

其中表1记录温度应力分别为-25℃、-35℃、-45℃、-55℃、-65℃、-70℃和-75℃下的故障现象、原因分析、处理措施、故障类型和验证情况；

表2记录温度应力分别为50℃、60℃、70℃、75℃、80℃、85℃、90℃和95℃下的故障现象、原因分析、处理措施、故障类型和验证情况；

表3记录振动量级分别为4Grms、6Grms、8Grms、10Grms、12Grms、14Grms、16Grms、18Grms、20Grms和22Grms下的故障现象、原因分析、处理措施、故障类型和验证情况；

表4为快速温度变化试验的故障统计表，记录故障时的循环次数、故障现象、原因分析、处理措施、故障类型和验证情况；

表5为综合环境试验的故障统计表，记录故障时的循环次数、故障现象、原因分析、处理措施、故障类型和验证情况；

步骤42、设计调查问卷；

请各位专家，从可靠性强化试验考核的内容出发，结合表1至表5提供的产品可靠性强化试验信息，回答下列问题，并在表6对应答案处打√：

问题：某产品的MTBF大于等于其设计定型值θ吗？

表6记录某产品可靠性水平达标情况，包括答案：几乎肯定、很可能、可能、不太可能和基本不可能；

步骤43、处理分析专家意见；

设共有z位专家，将各位专家的答案利用表7提供的专家的口头用语与概率统计值的关系，转化为概率统计值，设其值分别为：p₁,p₂,…,p_z；

表7记录的是口头用语概率统计值，包括描述用语及其对应的概率均值，其中几乎肯定对应的概率均值为0.79，很可能对应的概率均值为0.59，可能对应的概率均值为0.43、不太可能对应的概率均值为0.14，基本不可能对应的概率均值为0.08；

步骤44、基于可靠性强化试验信息计算产品可靠性满足要求的概率；

基于z位专家给出的产品可靠性满足要求的概率，利用下式计算产品可靠性满足要求的概率