MTBF解析和计算方式
MTBF指标和计算方法

MTBF指标和计算方法在现代工业生产和设备运行中,有一个非常重要的概念,那就是平均故障间隔时间(Mean Time Between Failures,简称 MTBF)。
MTBF 指标对于评估设备的可靠性、预测维护需求以及优化生产流程都具有极其关键的作用。
那么,究竟什么是 MTBF 呢?简单来说,MTBF 是指一个设备或系统在两次故障之间的平均运行时间。
它是衡量设备稳定性和可靠性的一个重要参数。
比如说,如果一台机器的 MTBF 是 1000 小时,那就意味着,平均来看,这台机器在两次故障之间能够正常运行 1000 小时。
MTBF 的重要性不言而喻。
对于企业来说,高 MTBF 值的设备意味着更少的停机时间、更高的生产效率和更低的维护成本。
想象一下,如果一条生产线因为设备故障频繁停机,不仅会影响产品的按时交付,还会造成原材料的浪费和工人工作时间的损失。
相反,如果设备的MTBF 较高,就能稳定地运行,为企业创造更多的价值。
在实际应用中,MTBF 指标可以帮助企业做出很多重要的决策。
例如,在采购设备时,可以比较不同品牌和型号设备的 MTBF 值,选择可靠性更高的设备。
在制定维护计划时,根据设备的 MTBF 来合理安排预防性维护的时间间隔,避免过度维护或者维护不足的情况。
接下来,我们来探讨一下 MTBF 的计算方法。
MTBF 的计算通常基于设备的故障数据。
最基本的计算方法是,将设备总的运行时间除以故障次数。
假设一台设备在一段时间内总共运行了 5000 小时,期间发生了 5次故障,那么它的 MTBF 就是 5000÷5 = 1000 小时。
然而,在实际情况中,故障的发生可能不是均匀分布的,有些时间段故障发生的频率较高,而有些时间段则较低。
为了更准确地计算MTBF,还可以使用统计学方法,如威布尔分布(Weibull Distribution)。
威布尔分布是一种常用于可靠性分析的概率分布模型。
通过对设备故障数据进行拟合,可以得到更符合实际情况的 MTBF 估计值。
MTBF计算方法及数据分析

MTBF计算方法与数据分析大纲1.MTBF定义2.MTBF预估方法及应用2.1 可靠性预计计算2.2 实验室试验和计算2.3 现场失效数统计计算3.MTBF测试计划的制定方法“如果產品的MTBF指标达到60 000 h, 意味着如果1 台机器每天24 h 开机运行, 大约平均可以连续运行将近7 年( 8 760 h/年) 的时间不会发生任何硬件故障。
”这是经常出现在产品宣传中的一句话,事实是这样吗??1.MTBF定义2.MTBF预估方法及应用3.MTBF测试计划的制定什么是MTBF?•MTBF (Mean Time Between Failure)平均无故障间隔时间.•例1,从一批产品中抽取5pcs产品,其实际工作时间、失效数如下图所示,求其MTBF值。
•解:代入公式:MTTF•MTBF是以可维修性产品为对象的可靠性衡量指标,但是在实际运用中,常取首次失效时的平均时间。
MTTF (Mean Time To Failure)首次失效前平均时间.MTTF用来表征不可修复的一次消亡或报废的产品(如元器件、材料等)。
•两者计算方法相同。
求上述例1中的MTTF值.解:•例2: 从一批产品中抽取n=100 件样品进行试验, 工作10 h 的失效数( r1) 10 台, 20 h 失效数( r2) 20 台, 30 h 失效数( r3) 30 台, 40 h 失效数( r4) 40 台, 至此所有的产品全部失效, 求该产品的MTBF 和相应的失效数。
解: 产品在试验中全部失效, 满足全寿命试验, 可代入公式: MTBF=T/n= ( nt1+nt2⋯⋯.+nti) /n ( 1)得出,MTBF = ( 10 ×10 +20 ×20 +30 ×30 +40 ×40) /100=3 000/100 =30 h工作到30 h 的失效数r 为: r30=10+20+30=60所以,产品的MTBF 为30 h, 工作到30 h 时相应的失效数为60 台。
MTBF计算公式讲解

MTBF计算公式讲解MTBF(Mean Time Between Failures)是一种用于衡量设备可靠性的指标,即设备的平均无故障工作时间。
MTBF的计算方法与设备的类型和故障模式有关。
下面将详细讲解MTBF的计算公式以及相关内容。
MTBF的计算公式通常采用系统可靠性任务(Reliability Function)和故障率(Failure Rate)来实现。
MTBF的计算公式如下:MTBF=1/λ其中,MTBF是指设备的平均无故障工作时间,λ是指设备的故障率。
故障率可以理解为设备在单位时间内发生故障的概率。
故障率的计算公式如下:λ=F/T其中,F是指故障次数,T是指设备工作的总时间。
MTBF的计算公式可以使用两种方法进行估算:基于统计数据和基于物理模型。
基于统计数据的MTBF计算方法依赖于设备的实际故障数据。
在一定的工作时间内,记录设备发生故障的次数和时间,然后使用计算公式进行估算。
常见的统计数据分析方法包括事后估算法、递推估算法和最大似然估算法。
事后估算法是根据故障数据的实际观测值计算MTBF。
该方法适用于数据收集工作已经完成的设备,通过记录故障次数和时间,然后计算平均故障间隔时间来估算MTBF。
递推估算法是根据设备的实际工作时间和故障次数按照一定的间隔时间进行计算。
如果设备出现故障,则将故障间隔时间加上已有的工作时间。
如果设备没有故障,则将估计值与实际工作时间相加。
最后,将总的工作时间除以故障次数得到平均故障间隔时间。
最大似然估算法是通过分析设备故障的概率分布函数来计算MTBF。
其中,常见的概率分布函数包括指数分布、韦伯分布和威布尔分布。
根据实际故障数据,使用最大似然估算法确定最适合的概率分布函数,并计算MTBF。
基于物理模型的MTBF计算方法是通过分析设备的组成部分和运行机制来计算MTBF。
这种方法需要对设备的结构和性能特点有一定的了解。
首先,对设备的各个部分进行故障模式和效果分析(Failure Mode and Effect Analysis,FMEA)。
MTBF指标和计算方法

MTBF指标和计算方法在当今的科技时代,各种设备和系统的可靠性成为了至关重要的考量因素。
而平均故障间隔时间(Mean Time Between Failures,简称MTBF)作为衡量产品可靠性的关键指标,对于评估设备或系统的稳定性、预测维护需求以及优化成本效益等方面都具有重要意义。
MTBF 到底是什么呢?简单来说,MTBF 指的是可修复产品在相邻两次故障之间的平均工作时间。
它反映了产品的耐久性和稳定性,数值越大,表明产品在规定时间内发生故障的频率越低,可靠性越高。
为了更清晰地理解 MTBF,让我们通过一个简单的例子来说明。
假设某台电脑在一段时间内共出现了 5 次故障,每次故障后的修复时间都很短,且相邻两次故障之间的工作时间分别为1000 小时、800 小时、1200 小时、900 小时和 1100 小时。
那么,这台电脑的 MTBF 就等于(1000 + 800 + 1200 + 900 + 1100)÷ 5 = 1000 小时。
这意味着,平均来看,这台电脑每运行 1000 小时就可能会出现一次故障。
那么,MTBF 是如何计算的呢?一般来说,有以下几种常见的计算方法。
第一种是通过实测数据进行计算。
这就像我们刚才举的电脑的例子一样,通过记录设备或系统在实际运行过程中相邻两次故障之间的工作时间,然后取平均值来得到 MTBF。
这种方法的优点是基于真实的运行数据,结果比较可靠。
但缺点是需要较长的时间来收集足够多的数据,而且在实际操作中,可能会受到各种外部因素的干扰,导致数据的准确性受到一定影响。
第二种方法是通过预计的故障率来计算。
在产品设计阶段,根据零部件的可靠性数据和系统的架构,预估出产品的故障率。
然后,MTBF 就等于 1 除以故障率。
例如,如果预计某个产品的故障率为 0001 次/小时,那么 MTBF 就是 1 ÷ 0001 = 1000 小时。
这种方法的优点是可以在产品开发早期进行估算,为设计和决策提供参考。
mtbf计算方法

mtbf计算方法MTBF计算方法。
MTBF(Mean Time Between Failures)是指平均故障间隔时间,是指系统正常工作期间的平均时间。
MTBF越长,系统的可靠性就越高。
在实际工程中,MTBF的计算方法对于评估设备的可靠性和维护周期具有重要意义。
下面将介绍几种常见的MTBF计算方法。
一、基本MTBF计算方法。
1. MTBF=累计运行时间/累计故障次数。
这是最基本的MTBF计算方法,通过统计设备的累计运行时间和累计故障次数,就可以得到MTBF的数值。
这种方法简单直接,适用于对设备运行情况有详细记录的情况。
2. MTBF=∑(T1+T2+T3+...+Tn)/n。
这是一种基于故障时间的MTBF计算方法,将设备每次故障的时间加总,然后除以故障次数,即可得到MTBF的数值。
这种方法适用于对设备故障时间有详细记录的情况。
二、推导法MTBF计算方法。
1. 推导法MTBF计算方法是通过设备的可靠性函数进行推导得出MTBF的数值。
可靠性函数是指设备在一段时间内正常运行的概率函数,通过对可靠性函数的积分运算,就可以得到MTBF的数值。
2. 推导法MTBF计算方法适用于对设备可靠性函数有详细了解的情况,通过对设备的工作原理和故障模式进行分析,可以得到更准确的MTBF数值。
三、统计法MTBF计算方法。
1. 统计法MTBF计算方法是通过对大量设备的运行数据进行统计分析,得出MTBF的数值。
通过对大量设备的运行数据进行统计分析,可以得到不同工况下的MTBF分布规律,从而对设备的可靠性进行评估。
2. 统计法MTBF计算方法适用于对大量设备进行统计分析的情况,通过对大量设备的运行数据进行统计分析,可以得到更具有代表性的MTBF数值。
综上所述,MTBF的计算方法有多种,可以根据具体情况选择合适的方法进行计算。
在实际工程中,要根据设备的运行情况和可靠性要求,选择合适的MTBF 计算方法,从而评估设备的可靠性和制定合理的维护周期。
MTBF计算方法概论

MTBF计算方法概论MTBF(Mean Time Between Failures)是指平均无故障时间,是一种重要的可靠性指标,用来衡量设备在运行中的稳定性和可靠性。
MTBF越长,说明设备的稳定性越高,系统的故障率越低。
MTBF的计算方法主要有两种:定时修复模型和定时检测修复模型。
下面将分别介绍这两种方法的计算步骤:1.定时修复模型:这种模型假设设备在发生故障后会立即进行修复,修复时间是固定的。
在这种情况下,MTBF的计算公式为:MTBF=Σ(T1+T2+...+Tn)/n其中,T1、T2、..、Tn分别表示设备在连续n次运行中故障的时间间隔,n表示观测的次数。
2.定时检测修复模型:这种模型假设设备在发生故障后需要等待一定的时间才能被检测到并进行修复。
在这种情况下,MTBF的计算公式为:MTBF=Σ(T1+T2+...+Tn)/(n-1)其中,T1、T2、..、Tn分别表示设备在连续n次运行中故障的时间间隔,n表示观测的次数。
由于在这种模型下需要等待一定时间才能进行修复,所以在计算MTBF时需要减去一个观测次数。
在实际应用中,MTBF的计算方法还可以通过以下步骤进行:1.收集数据:首先需要收集设备故障的时间数据,包括发生故障的时间、修复的时间等信息。
2.计算每次故障的时间间隔:根据收集到的数据,计算每次故障发生的时间间隔。
3.计算MTBF:根据收集到的每次故障的时间间隔,使用上述的计算公式计算MTBF。
4.分析结果:根据计算得到的MTBF结果,对设备的稳定性和可靠性进行评估,并根据需要进行优化和改进。
总的来说,MTBF是衡量设备稳定性和可靠性的重要指标,通过合理的数据收集和计算方法,可以准确地评估设备的运行状态,并为设备的维护和管理提供参考依据。
在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的计算方法,并通过分析结果进行有效的决策和措施。
MTBF是什么和MTBF计算的方法(转载)

MTBF是什么和MTBF计算的方法(转载)MTBF是什么和MTBF计算的方法MTBF指标和计算方法1)一般常用单位计算在单位时间内(一般以年为单位),产品的故障总数与运行的产品总量之比叫“故障率”(Failure rate),常用λ表示。
例如网上运行了100 台某设备,一年之内出了2次故障,则该设备的故障率为0.02次/年。
当产品的寿命服从指数分布时,其故障率的倒数就叫做平均故障间隔时间(Mean Time Between Failures),简称MTBF。
即:MTBF=1/λ例如某型号YY产品的MTBF时间高达16万小时。
16万小时约为18年,并不是说YY产品每台均能工作18年不出故障。
由MTBF=1/λ可知λ=1/MTBF=1/18年(假如YY产品的寿命服从指数分布),即YY产品平均年故障率约为5.5%,一年内,平均1000台设备有55台会出故障。
整机可靠性指标用平均故障间隔时间表示:MTBF=(T1+T2+…Tn)/ rn式中:MTBF——整机的平均故障间隔时间,h;Ti——第i台被试整机的累计工作时间,h;rn——被试整机在试验期间内出现的故障总数。
2)通信上通过单个模块计算总值MTBF-平均无故障时间,是指两次故障之间所经历的时间,是一种统计平均值,MTBF值的确定,通常采用两种方式:1) 理论统计法:根据器件、组件及约束条件的实际情况,累计平均得到的。
2) 经验统计法:根据工厂或实验室破坏性记录,累计平均得到的数据。
1+0单机系统MTBF统计值根据1+0单机系统的组成框图,总的MTBF统计值由以下公式给出:1/MTBF总=1/MTBF发高频 +1/MTBF收高频 +1/MTBF调制+1/MTBF基带 +1/MTBF电源3)通信网络中串并联部件所导致的MTBF不同λ=1/MTBF (h)如果两个部件串联工作,其中一个发生失效,整个功能就失效了,串联结构的:λ总=λ1+λ2或MTBF总=1/(λ1+λ2)对于并联或冗余的结构,虽然一个部件失效,但仍然维持功能的完整性(100%);1/λ总=(1/λ1)+(1/λ2)+(1/(λ1+λ2))或 MTBF总=(λ21 + λ1λ2 +λ22)/(λ21λ2 +λ1λ22)4)一般产品的MTBF计算平均失效(故障)前时间(MTTF)设N0个不可修复的产品在同样条件下进行试验,测得其全部失效时间为T1,T2,……TN0。
MTBF计算方法和MTBF值

有数据了?产品在规定条件下和规定时间内完成规定功能的能力;反之,产品或其一部分不能或将不能完成规定的功能是出故障。
概括地说,产品故障少的就是可靠性高,产品的故障总数与寿命单位总数之比叫“故障率”(Failure rate),常用λ表示。
例如正在运行中的100只硬碟,一年之内出了2次故障,则每个硬碟的故障率为0.02次/年。
当产品的寿命服从指数分布时,其故障率的倒数就叫做平均故障间隔时间(Mean Time Between Failures),简称MTBF。
即:MTBF=1/λ笔者最近看到一款可用于伺服器的WD Caviar RE2 7200 RPM 硬碟,MTBF 高达 120万小时,保修 5年。
120万小时约为137年,并不是说该种硬碟每只均能工作137年不出故障。
由MTBF=1/λ可知λ=1/MTBF=1/137年,即该硬碟的平均年故障率约为0.7%,一年内,平均1000只硬碟有7只会出故障。
移动和固定灯具MTBF计算方法及测试方法一、MTBF的计算:A:移动灯具:将N个灯具在常温下工作时间为T,N*T/r大于等于我们所要求的移动灯具3.5年使用寿命,可靠度为90%的MTBF的值33.22年即291007.2小时,由公式R(t)=EXP(-λt)计算(在模拟使用的过程中如果故障数r大于1,时间将加倍;此3.5年是灯具一直工作的时间(及每天24小时工作);那么移动灯具将N个灯具在常温下工作时间为T,N*T/r大于等于我们所要求的固定灯具7年使用寿命,可靠度为90%的MTBF的值66.44年即582014.4小时,由公式R(t)=EXP(-λt)计算(在模拟使用的过程中如果故障数r大于1,时间将加倍;此7年是灯具一直工作的时间(及每天24小时工作);那么固定灯具如二、灯具MTBF测试:A:移动灯具:从上式的计算中可以看出,移动灯具如果每天工作12小时,在3.5的保用期内,维修率为10%时,MTBF为14.55万台时。
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①因为没有样品失效,所以 N=1;
②r 取 0.92(对应 60%的置信度)或 2.30(对应 90%的置信度);
③光隔离器在室温下运行,相当于 40℃/85%的贮存;
④Ea 为 0.8eV,计算得到从 85℃/85%到 40℃/85%的加速倍数为 42;
⑤60%的置信度下,MTBF=Ttot/(N*r)=(11*2000*42)/(1*0.92),结果即为 114
可靠性分析计算
1、指数分布;第一章里提到浴盒曲线对应的指数分布为 F(t)=1-e-λt;如何得到这一分布? 设产品在 t 时间内总的失效率 F(t),则: 在 t 时刻产品的存活率 R(t)=1-F(t); 在 t 时刻的失效为 t 时间内的失效率的导数、即 f(t)=F’(t); 在 t 时刻的失效率为 t 时刻的失效比 t 时刻的存活率、即 f(t)/R(t)。 根据浴盒曲线,当产品在稳定失效阶段时任意时刻的失效率为λ。 综上,即得到等式:λ=f(t)/R(t)=F’(t)/(1-F(t)); 解此微分方程得到一个特解:F(t)=1-e-λt; 所以 R(t)=e-λt,这就是指数分布;
样机,则只需要测试 155.6H;如果有 100 台样机,则只需要测试到 77.8H(强烈建议在
MTBF 的测试中采用尽可能多的样品数);②减少允许失效的次数;允许失效的次数为 0 时,同上计算后得到测试时间为 4605 台时(一般不建议采用此种方式来缩短测试时间, 这样会增大测试的误差率)。
对于价格较低、数量较多的产品(如各种元器件、各种家用电器等),用上面介绍的
④同理在 85℃时,产品的寿命为 3870.2H; ⑤将 Arrhenius 公式两边取自然对数得到:Ln(Life)=(Ea/k)*(1/T);T 温度下对
应的 Life 满足上述公式,把②③④三点中的温度和寿命,按(X,Y)的形式,X =1/T、 Y =ln(life),得到相应的三点(0.002793,8.26126)、(0.002646,6.797407)、 (0.002498、5.991465); ⑥将第⑤步中的三点在 EXCEL 中作图,将对应的曲线用直线拟合、交显示公式得 到直线的斜率为 7893.0;也就是(Ea/k)=7893.0,故 Ea=0.68eV; ⑦故产品在常温 25℃(对应的 1/T=0.003356)时寿命为:(105℃时的寿命)×(105 ℃对 25℃的加速倍数);当(Ea/k)=7893.0 时,105℃对 25℃的加速倍数为 272。 ⑧故 25℃时产品寿命为 272*895.5/356/24=27.8 (年)。 ⑨故产品失效率为 10E9/(272*895.5)=4103 FIT. 上面的计算过程有很多地方可以讨论: ①第一种方法有很多优点:Ea 的取值是 Bellcore 推荐的值(目前整个业界都不 会疑问)、数据由 11 个样品做同一种测试得到(比 3 个样品更有说服力)、11 个样品没有 Fail(这说明实际值比计算出来的值还要大,更让人信服)、考虑 了置信度; 在第二种方法里: ②样品数据较少,每组只有 3 个样品,随机性较大; ③中温、低温时产品没有达到寿命时间,以平均值“外延”代替,误差较大; ④取到三个点时,用直线拟合,带来很多误差; ⑤计算 25℃度时的寿命,用“85℃时的寿命”与“加速倍数”相乘,而这两个参 数都有误差; 但是,在什么都没有(以前的测试数据没有、激活能用多少也没有)的情况下,用上面的 计算也算是一种方法,可以用来回复客户,一般客户都不会“较真”。 最后介绍另一种计算方法。此方法是在常温下运行产品,记录每次故障发生的时间, 然后套用寿命模型、选择最好的一种来计算。(我没有用过,只好将书上的例子 Copy 下 来)。 在常温下,对 100 个产品做测试,当出现 10 次故障时停止测试。10 次故障的时间为:
(25℃、75%RH)的加速倍数为:
AF=EXP(0.6*((1/298)-(1/348))*10^5/8.6+(0.85^2-0.75^2))=34
-2-
若充许一次失效,在 90%的置信度下,需要测试的时间为:Ttest=A*MTBF ,A 的 计算同上用 EXCEL 计算,即:A=0.5*CHIINV(1-0.9,2*2)=0.5*CHIINV(0.1,4)=0.5*7.78= 3.89;
光通信业认为当产品的 IL 变化量超过 0.5dB 时就认为产品 Fail)。实际测试中,产品在 127
℃下运行很快 Fail,当产品在 105℃下运行 Fail,停止了测试,各种数据如下表:
温度值 初始 IL 停止时间 停止 IL 变化量 变化量均值
(A) (B) 0.31
(C) 300
(D) (D-A) 0.81 0.50
A=0.5*X2(1-a,2(r+1)) X2(1-a,2(r+1))是自由度为 2(r+1)的 X 平方分布的 1-a 的分位数;
-1-
a 是要求的信心度,为 90%; r 是允许的失效数,由你自己决定; 此分布值可以通过 EXCEL 来计算,在 EXCEL 中对应的函数为 CHIINV;
如允许失效 1 次时,A=0.5*CHIINV(1-0.9,2*2)=0.5*CHIINV(0.1,4)=0.5*7.78=3.89;
所以应该测试的时间为:3.89×2000=7780H。也就是当设备运行 7780H 是只出现一次失 效就认为此产品达到了要求的可靠性。
7780H 是 324 天(7780/24=324),快一年了,做一次测试花一年的时间?太长!我
们可用这样去调整:①增加测试的总样品数;7780 从统计上看,准确地说是 7780 台时、 它是“机台×时间”这样一个量,也就是所有样机的测试时间总和;如果测试中有 50 台
4、基本 MTBF 的计算 如何计算出产品的 MTBF? 因为 MTBF 是一个统计值,通过取样、测试、计算后得到的值与真实值有一定的差
异;而且具体到每个产品时,其失效间隔时间与 MTBF 又有一定的差异,又有置信度的 概念,这样您的计算值与客户的要求高出一些(如多出 1 个数量级),就可以接受。如客 户要求产品的 MTTF 为 20 年,我们计算出来为 100 年,是可以接受的,如果计算出来刚 好是 20 年,反而让人觉得是不是用不到 20 年。如何计算产品的 MTBF,这里给出两个我 用到的方法。
Ea 根据原材料的不同,有不同的取值,一般情况下:
氧化膜破坏
0.3Ev
离子性(SiO2 中 Na 离子漂移)
1.0—1.4Ev
离子性(Si-SiO2 界面的慢陷阱)
1.0eV
由于电迁移而断线
0.6eV
铝腐蚀
0.6—0.9eV
金属间化合物生长
0.5—0.7eV
根据产品的特性,取 Ea 为 0.6eV,则在 75℃、85%RH 下做测试 1h,相当于在室温
方法,可以很方便地进行测试;但当产品的价格较高、MTBF 较高的产品如何测试?
题六:某种产品,要求在 90%的信心度下 MTBF 为 20000H,因单价较贵,只能提
供 10 台左右的产品做测试,请问如何判定此产品的可靠性是否达到规定的要求? 还是转化为测试。即使有 10 台产品全部用于测试,20000H 的 MTBF 也需要测 2000H
年;
90% 的 置 信度 下 ,MTBF =Ttot/(N*r) = (11*2000*41.6 )/(1*2.30), 结 果 即 为
45 年;
从上面的计算可以看出,此计算用到了两个条件:进行了高温高湿测试、产品对应
的激活能取 0.8,这两个条件在 Bellcore 里、针对光隔离器的文件 1221 中有推荐使用。很
127
0.46
500
0.96 0.50
0.37
400
0.87 0.50
0.50
0.35
800
0.85 0.50
105 0.38
800
0.90 0.52 0.446667
0.33
800
0.65 0.32
0.32
800
0.40 0.08
85
0.41
800
0.53 0.12 0.103333
0.34
8000H、5000H 等)没有进行、激活能难以确定用多少才
合适,所以不可直接计算,需要进行一些相关的测试。
取 9 个样品,分三组,分别在 85℃、105℃、127℃下运行,运行过种中“在线监测”
产品性能(虽然产品本身有很多参数要测试,在我们的测试中取最主要的参数 IL 监测,
数与置信度有关);
Ttot 为总运行时间;
第二步:找到可靠性测试的数据;我们直接采用我们做过的“高温高湿贮存”的结果:11
个样品在 85%RH、85℃下贮存 2000Hrs 时没有失效发生;
第三步:找到对应的激活能(Ea);我们采用 Bellcore 推荐的 Ea,为 0.8eV;
第四步:计算在温室下的运行时间;
左右,这个时间太长,应该怎么办?
此时一般用到加速测试。对一般电子产品而言,多用高热加速,有时也用高湿高湿
加速。根据加速模型(Arrhenius Model),得知加速因子的表达式为:
AF=exp{(Ea/k)*[(1/Tu)-(1/Ts)]+ (RHu^n-RHs^n)}
Ea 为激活能(eV),k 为玻尔兹曼常数且 k=8.6*10E-5eV/K。T 为绝对温度、RH 指相 对湿度(单位%)、下标 u 指常态、下标 s 指加速状态(如 RHu^n 指常态下相对湿度的 n 次方),一般情况下 n 取 2。
3、基本 MTBF 的测试 在实际工作过程中,很多时候并不需要精确在知道某个产品的 MTBF,只需要知道
是否可以接受此产品。这时,只需要对产品进行摸拟运行测试,当产品通过了测试时,就 认为产品达到了要求的 MTBF,可以接受此产品。