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        電子產品測試

        MTBF三種測試方法的優點缺點分析,MTBF應該選擇什么方式

        MTBF三種測試方法的優點缺點分析,MTBF應該選擇什么方式


        一、MTBF預測法

        1、相關標準,目前用于MTBF預計計算的主要標準為MIL-HDBK-217F,對應國內版本為G J B 2 9 9 B。該標準為美軍的可靠性預計手冊,用于MTBF的預計計算。該標準從95年發布最后一版后不再對其進行更新維護,這本身也反應了標準本身的局限性。

        2、預計法的局限性,MIL-HDBK-217F采用了應力分析法和元件計數法分析產品的MTBF。該方法通過元器件的數量以及零件的故障率評估產品的無故障時間。這種方法假設了產品的器件都工作在預期的工作應力下,實際上由于不可預期的因素,產品可能會有瞬間的過應力。另外還有一種情況就是部分對產品壽命有影響的應力難以評估周全。沒有充分考慮產品的生產工藝、人為因素對產品可靠性的影響。同時在計算參數的選擇上受計算人員對系數的掌握和了解程度影響很大,因此和實際值相比會有很大的差異。

        3、基本公式及參數

        Failure rate=λp = λb *πE*πQ*πC*πS*πA*πL*πT

        λb:零件基礎失效率

        πE 環境因素Environment factor)

        πQ 品質因素:(Quality factor)

        πA 應用因素:(Application factor)

        πC 復雜性因素:(Quality factor)

        πL 累計因素:(Learning factor)

        πS 電應力因素:(Electrical Stress factor)

        πT 溫度因素:(Temperature factor)

        這種方法最大的優勢是可以在有限的時間里完成對產品MTBF值的較準確預估。

         MTBF三種測試方法的優點缺點分析,MTBF應該選擇什么方式


        二、MTBF試驗法

        1、試驗方法,實驗方式主要有:全壽命試驗、定時截尾試驗、定數截尾試驗。

        全壽命試驗要求所有樣品都在試驗中最終都失效,只需要采用簡單的算術平均值就可以計算出MTBF。但事實上需要試驗樣品在試驗過程中全部失效,所需要的試驗時間可能長大幾年、十幾年甚至上百年,因此此方法只可能使用于產品的壽命時間比較短的產品。

        定時截尾試驗指試驗到規定的時間終止。

        定數截尾試驗指試驗到出現規定的故障數或失效數時而終止。

        2、計算方法   MTBF=AF*

        AF:Accelerate Factor,加速因子

        T:Total Power on Time,總的開機運行時間

        X2(α,2r+2):卡方公式

        C:Confidential Level,信心度水平

        α:生產者的冒險率,即:1-C

        r:失效數,Number of Failures

        加速因子AF即為產品在正常使用條件下的壽命和高測試應力條件下的壽命的比值。

        如果溫度是產品唯一的加速因素,一般采用Arrhenius Model(阿氏模型)。當產品壽命適用于阿氏模型,則其加速因子公式為:AF=e{ Ea/Kb*[1/Tn-1/Ta]}。

        Ea:活化能,單位eV

        Kb:Boltzmann Constant波茲曼常數,(0.00008623eV/°k)

        Tn:正常操作條件絕對溫度(°k)

        Ta:加速壽命試驗條件絕對溫度(°k)

        E:2.718

        活化能Ea定義:是分子與化學或物理作用中需具備的能量,單位為eV (electron-Volts)。用以超越阻隔潛在故障與實際失效所需的能量。

        活化能高,表示對溫度變化影響比較顯著。當試驗的溫度與使用溫度差距范圍不大時,Ea可設為常數。

        一般電子產品在早夭期失效的Ea為0.2~0.6eV,正常有用期失效的Ea趨近于1.0eV;衰老期失效的Ea大于1.0eV。

        根據Compaq可靠度工程部(CRE)的測試規范,Ea是機臺所有零件Ea的平均值。如果新機種的Ea無法計算,可以將Ea設為0.67eV,做常數處理。

        卡方公式是一個評估可信度的公式。信心度水平相當于對MTBF準確性的要求,因此冒險率越小,X2就越大,計算的MTBF越小,可信度越高。同時失效數r越大,不良率就高了,X2自然也變大,在同樣的時間下MTBF就會變小。

        例:30臺樣品,信心度為0.6,MTBF目標值為240000小時,用戶使用溫度為35度,測試溫度為40度。假設在測試11天后,有一臺失效,替換失效樣品,即仍然是30臺接著測試,求繼續測試時需要的總時間t及MTBF測試要用的天數d。

        解:MTBF=240000h,AF=1.47,C=0.6,α=1-C=0.4,r=1, X2(α,2r+2)=4.04

        此方式是目前選擇較多的方法。

        三、實測法

        MTBF測試標準,準確的提供樣品數量進行相關測試。


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