[发明专利]恒定应力定时截尾加速寿命试验寿命评估方法及系统

说明书

恒定应力定时截尾加速寿命试验寿命评估方法及系统，评估方法包括：根据产品常见失效模式与机理，分析薄弱环节，获取激活能；利用激活能计算加速应力下产品相对于正常应力的加速因子，获得等效试验时间；建立无失效数据统计模型，根据无失效数据总体分布及其参数的先验信息，利用Bayes方法对定时截尾时间处的失效概率进行估计；将无失效数据在定时截尾时间处失效概率的估计值，利用最小二乘法进行曲线拟合，验证其寿命分布，并计算寿命参数；根据寿命参数获取不同可靠度的可靠寿命及平均寿命估计值；根据对数正态分布分布函数和可靠度函数特点，构建可靠寿命置信区间下限。本发明解决了加速寿命试验中的无失效数据寿命评估问题。

技术领域

本发明属于电子元器件加速寿命试验领域，具体涉及一种恒定应力定时截尾加速寿命试验寿命评估方法及系统。

背景技术

在电子元器件寿命试验中，常采用加速寿命试验的方式来提高加速效果，缩短试验时间，其中恒定应力定时截尾试验是一种常用的加速寿命试验方法。随着科技进步，产品的可靠性越来越高，加速寿命试验常常面临无失效无退化情况，即产品性能既没有失效，也没有出现退化。针对失效或退化数据寿命分析的研究成果已日趋成熟，但如何在无失效无退化情形下，基于无失效数据对产品进行可靠性指标评估成为新的研究课题。无失效数据的分析在理论上具有相当大的困难，由于没有失效数据，所得到的可靠性信息是相当有限的，但它本身确实含有这种信息，解决无失效数据的寿命及可靠性指标评估问题具有重要的理论和实用价值。

目前基于无失效数据的评估方法主要分为经典方法和Bayes方法，经典方法包括样本空间的排序方法、似然函数法等，但这些方法不考虑已有累积数据，评估结果常常偏于保守。而Bayes方法由于可以利用各类先验信息，并基于失效概率确定产品的先验分布，提高评估结果的精度，已成为无失效数据常用的评估方法。

无失效数据的Bayes方法评估过程中，要利用产品的先验信息，在加工、利用专家经验或信息时，如何减少主观因素的干扰是研究的重点。

在一些已有的研究文献中，如《产品无失效数据的可靠性分析》(运筹与管理第12卷第5期2003年10月)采用多层先验方法对某型发动机的无失效数据分析，给出发动机可靠度的多层Bayes估计。该方法减少了先验分布超参数确定所带来的人为因素，但该方法计算复杂，不便于实际应用。《威布尔分布无失效数据的Bayes可靠性分析》(系统工程理论与实践2008年第11期)利用凹凸性方法确定了失效概率的先验分布，获得了产品可靠性指标的Bayes估计。该方法具有较好的稳健性，但未考虑加速寿命试验情形，且未涉及电子元器件常见的分布—对数正态分布。《基于无失效数据的加权E-Bayes可靠性评估方法》(系统工程与电子技术第37卷第1期2015年1月)根据工程经验，构造出产品失效概率的先验分布，并以Beta分布作为共轭先验分布，提出加权最小二乘法结合E-Bayes可靠性评估方法与模型，给出产品失效概率的E-Bayes估计。该方法充分利用了工程经验的各类先验信息，减少了主观因素的干扰，便于实际应用，但是要求工程技术人员对产品可靠性经验认识丰富，信息准确客观。然而，对于高可靠产品往往难以获取足够的经验信息，认识有限。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术中的问题，提供一种恒定应力定时截尾加速寿命试验寿命评估方法及系统，解决加速寿命试验中的无失效数据寿命评估问题。

为了实现上述目的，本发明有如下的技术方案：

第一方面，本发明实施例提出一种恒定应力定时截尾加速寿命试验寿命评估方法，包括：

根据产品常见失效模式与机理，分析薄弱环节，获取激活能；

利用激活能计算加速应力下产品相对于正常应力的加速因子，获得等效试验时间；

建立无失效数据统计模型，根据无失效数据总体分布及其参数的先验信息，利用Bayes方法对定时截尾时间处的失效概率进行估计；