史上最全的电子产品寿命评估公式
LED寿命推算
大功率LED 寿命推算我们通常以光通量衰减作为LED 失效的判据，目前LED 行业内，大家基本上是以光通量衰减到初始值的70%时的工作时间作为LED 的平均工作寿命。
LED 的寿命是由其结温决定的，而结温又受LED 工作条件的影响。
所以通常我们说LED 的寿命是指某一工作条件下的工作寿命，可以通过如下公式计算：)exp(0t P P t β−=（1）式中P 0为初始光通量，P t 是LED 工作时间t 之后的光通量，β是某一工作条件下的衰退系数。
实际操作时，我们是通过老化测试来推算LED 产品的寿命的，假设在某个老化条件下老化时间t 后，LED 的光通量下降到P t ，则根据式（1）经过一些数学推导，我们可以得到该老化条件下（工作条件下）LED 的寿命L 70%：tP P L t •=)/ln(7.0ln 0%70（2）式中初始光通量P 0可由仪器测得，P t 和t 可由实验数据获得。
这样只要已知某一老化条件下的老化数据，就可以推算出该条件下LED 的寿命。
要得到LED 不同结温下的寿命，我们首先要了解衰退系数β与LED 结温T j 的关系：)/exp(0j a F kT E I −=ββ（3）式中β0为常数，E a 为激活能，k 为波耳兹曼常数(8.62×10-5ev )，I F 为工作电流，T j 为结温。
现在如果已知工作条件1（结温T j1）下的老化实验数据：老化时间t 1后光通量为P t1，以及工作条件2（结温T j2）下的老化数据：老化时间t 2后光通量为P t2，根据（2）式可以得到结温T j1下的寿命L 1和结温T j2下的寿命L 2：10111)/ln(7.0ln t P P L t •=20222)/ln(7.0ln t P P L t •=（4）然后结合（2）、（3）、（4）式，经过一系列数学推导可以得到该LED 产品的寿命L 70%与其结温T j 的关系式：111211221%70)}/1/1(/1/1)]/()ln[(exp{L T T T T I L I L I I L j j j j F F F F •−−•=（5）式中1F I 、2F I 、F I 分别为对应工作条件下LED 的工作电流，对（5）式做一些简化可得：（6）其中（7）当各个工作条件下的工作电流相同时，（7）式可简化为：（8）综上所述，已知一个工作条件（一个结温）下的老化数据，我们可以得到LED在该工作条件下的寿命（（2）式），已知两个工作条件（两个结温）下的老化数据，我们可以得到LED 任何结温下的工作寿命（（6）、（7）式）。
可靠度和寿命的计算公式
可靠度和寿命的计算公式好嘞，以下是为您生成的文章：咱们在生活中啊，经常会碰到各种各样关于可靠度和寿命的问题。
比如说，你买了一辆新自行车，心里就会琢磨这车子能顺顺当当骑多久不会出大毛病；或者家里新买了个电器，也会想它能好好工作多少年。
这里面就涉及到可靠度和寿命的计算啦。
先来说说可靠度。
可靠度呢，简单理解就是一件东西在规定的条件下和规定的时间内，能正常完成规定功能的概率。
这就好比咱们参加考试，规定你在两个小时内做完一套试卷，你能按时做完并且答对大部分题目，那你的表现就比较可靠。
举个例子哈，假如有一批手机，厂家说它们能正常使用三年。
经过一段时间的观察和统计，发现三年后还有 80%的手机没出大问题，还能正常使用，那这批手机的三年可靠度就是 80%。
那怎么计算可靠度呢？这就得用到一些公式啦。
可靠度一般用 R(t)来表示，其中 t 就是时间。
如果产品的失效分布符合指数分布，那可靠度的计算公式就是 R(t) = e^(-λt) 。
这里的λ是失效率，是个很关键的参数。
比如说，有个零件，它的失效率是每年0.1 次。
那用这个公式算算，一年后的可靠度就是 R(1) = e^(-0.1×1) ≈ 0.90 ，这就意味着这个零件在使用一年后，还有约 90%的概率能正常工作。
再说说寿命的计算。
寿命通常分为平均寿命和中位寿命。
平均寿命就是一批产品从开始使用到失效的平均时间。
比如说，还是刚才那批手机，有的用了两年坏了，有的用了四年坏了，把所有的使用时间加起来除以手机的数量，得到的就是平均寿命。
中位寿命呢，就是有一半的产品失效时所经历的时间。
假如有 100个同样的灯泡，第 50 个灯泡坏掉时用的时间就是中位寿命。
在实际生活中，可靠度和寿命的计算可重要了。
就像我之前修我那辆老自行车，老是出毛病。
我就琢磨着，这车子的可靠度是不是太低啦，是不是到了寿命该换新的啦。
后来我仔细研究了一下，发现有些零件磨损得太厉害，影响了整体的可靠度和寿命。
(完整word版)LED寿命推算公式
LED寿命推算方法
一、推算依据：阿仑尼乌斯模型
1、P=P0exp(-βt)
2、β=β0 IFexp(-Ea/KT j)
式中：
P0为初试光通量。
P为加温加电后的光通量;
β为某一温度的衰退系数.
t为某一温度下的加电工作时间；
β0为常数；
Ea为激活能；
K为波耳兹曼常数;
IF为工作电流；
T j为结温:
二、由千小时光衰推断寿命
假定1000小时光衰光衰率为ｎ％，
由公式1可得50%光衰公式:t=1000*ln0。
5/ln（1—n%)
由公式1可得30%光衰公式:t=1000＊ln0。
7/ln(1-n％）
三、推算其它温度下LED寿命
（以上温度指LED灯底部与电路板接触处表面温度，在散热条件充分时即为环境温度，350mA
使用时结温比环境温度高15摄氏度）
假定已知某种LED温度T1（摄氏度）时的寿命为t1,温度T2（摄氏度)时的寿命为t2
由公式2可得温度T3条件下的寿命t3为：
t3=t1*exp（ln(t2/t1）/(1/（T2+15+273）-1/（T1+15+273)）*（1/（T3+15+273)-1/（T1+15+273）））。
的电子产品寿命评估公式
218.37
0.46%
167.85
0.60%
已知平均年 化失效率， 倒推实验数 量和试验时 间，*试验失 效数设置为 0，置信度水
加速系数
平均年化失效率
MTBF
数量*时间（N*T）
给定试验数
22 个
试验时间
915.85 小时
200.2180693
0.5
%
200
年
20148.81
个·小时
给定试验时 1000 小时
MTBF（小时） 90%置信度 1912962.60 95%置信度 1470326.05
已知累计失效 率和统计年 份，倒推实验 数量和试验时 间，*试验失 效数设置为 0，置信度水
加速系数
推算年份
总失效率
MTBF
数量*时间（N*T）
给定试验数量
22 个
试验时间
892.76 小时
200.2180693 10
R系数95% 2.9958
MTBF计算（95%置信度）
MTBF=
小时 年
MTBF(h）=
1470326.05 小时 167.85 年
推算年份
失效率
失效率
10
5.78%
t为失效率推 算时间，与 MTBF单位相
加速系数 200.22
失效数 0
R系数90% 2.3026
R系数95% 2.9958
MTBF 年平均失效
试验数量
20.15 个
2~3 0.67
加速系数Af计算
试验湿度
使用湿度 加速因
85
60 1.41667
[RHt / RHu] p =
2.52564
温度计算 试验温度 （Tt）
史上最全的电子产品寿命评估公式
史上最全的电子产品寿命评估公式Af = ( [RHt / RHu] p ) × e (Ea/K)× (1/Tu - 1/Tt)MTBF=(N*T*Af)/R RHt——试验湿度*注:R为泊松分布期望值；N为试验样品数；T为RHu——使用湿度Tu——使用温度（K）Tt——试验温度（K）p ——指数，典型的数值为 2.66；2~3Ea ——活化能，对电子设备 Ea = 0.67K ——Boltzman 波尔兹曼常数= 8.617×10-5eV/k；*注:推算年份与对应失效率含义为，产品使用t按使用环境条件25℃/60%RH来算的话，加速系数大概是200，就是试验一小时对应实际使用200小时。
不过已知累计失效率和统计年份，倒推实验数量和试验时间，*试验失效数设置为0，置信度水平90%指数分布时的可靠度t=2.302*(lg（1/r）)/λ可靠度r=0.9失效率λ0.09年失效率t= 1.17037t时产品的可靠度为90%Af)/R 失效率t为失效率推算时间，与MTBF单位相同值；N为试验样品数；T为试验时间，单位为小时；Af为试验加速系数1 23456784.74396.29587.75399.153610.513311.842413.148114.43463.8898 5.3223 6.68087.99369.274910.532211.770912.9947加速系数失效数R系数90%R系数95%200.220 2.3026 2.9958MTBF=(N*T*Af)/R 小时1470326.05小时年167.85年推算年份失效率失效率10 5.78%t为失效率推算时间，与MTBF单位相同失效率含义为，产品使用t年后的失效率加速系数失效数R系数90%R系数95%200.220 2.3026 2.9958MTBF（年）年平均失效率218.370.46%167.850.60%对应实际使用200小时。
最新MTBF寿命计算公式
M T B F寿命计算公式寿命计算公式1.1 MTBF（平均间隔失效时间）预估1.1.1概述MTBF之计算系依据军用手册MIL-HDBK-217F“电子设备之可靠性预估”来进行，此部份涵盖了电子零件实际的应力关系、失效率。
MIL-HDBK-217的基本版本将保持不变，只有失效率的资料会更新。
在评估过程之前，应确定各元器件的相关特性（如基本失效率、质量等级，环境等级等等）。
1.1.2定义“MTBF”的解释为“平均间隔失效时间”而MTBF是由MIL-HDBK-217E.F计算，以25℃环境温度为参考温度。
1.1.3电解电容寿命预测Rubycon品牌的电解电容的寿命计算公式L X＝Lr×2[(To-Tx)/10]×2(ΔTs/Ao-ΔTj/A)，L X：预测寿命（Hr），Lr：制造商承诺的在最高工作温度（To）及额定纹波电流（Io）下的寿命，To：最高工作温度—105℃或85℃，Tx：实际外壳温度（℃），ΔTs：额定纹波电流（Io）下的电解电容中心温升（℃），ΔTj：实际纹波电流（Ix）下的电解电容中心温升（℃），A： A＝10－0.25×ΔTj，（0≤ΔTj≤20）Ao：Ao＝10－0.25×ΔTs，其中ΔTs＝α×ΔTco＝α×Io2×R/（β×S），ΔTj＝α×ΔTcx＝α×Ix2×R/（β×S），ΔTco：额定纹波电流（Io）下的电解电容外壳温升（℃），ΔTcx：实际纹波电流（Ix）下的电解电容外壳温升（℃），α：电解电容中心温升与外壳温升的比例系数，Ix：纹波电流的实际测量值（Arms），Io：额定的纹波电流值（Arms），R：电解电容的等效串连阻抗（Ω），S：电解电容的表面积（cm2），S=πD×（D＋4L）/4，β：热辐射常数，一般取β＝2.3×10-3×S-0.2，D：电解电容的截面积的直径（cm），L：电解电容的高度（cm），nichicon品牌的电解电容的寿命计算公式L X＝Lr×2[(To-Tx)/10]×21-(Ix/Io)2/K，K：温升加速系数，＝10－6×（Tx－75℃）/30 （Tx≤75℃时，K 值取10）其余字符的表达含意同上。
电脑寿命计算公式
电脑寿命计算公式随着科技的不断发展，电脑已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，随着时间的推移，电脑的使用寿命也会逐渐减少。
所以，了解电脑寿命的计算公式对于我们延长电脑的使用时间至关重要。
电脑寿命的计算公式是一个复杂的问题，它受到多种因素的影响，包括硬件质量、使用频率、环境条件等。
然而，我们可以通过一些基本的公式来大致估算电脑的寿命。
首先，我们需要了解电脑寿命的主要影响因素。
电脑的硬件质量是决定电脑寿命的关键因素之一。
好的硬件质量可以延长电脑的使用寿命，而劣质的硬件则会缩短电脑的寿命。
另外，电脑的使用频率也会对电脑的寿命产生影响。
长时间高强度的使用会加速电脑的老化，从而缩短电脑的寿命。
此外，环境条件也是影响电脑寿命的重要因素。
高温、潮湿的环境会对电脑的硬件产生损害，从而缩短电脑的寿命。
基于以上因素，我们可以得出电脑寿命的计算公式：电脑寿命 = 硬件质量 + 使用频率 + 环境条件。
其中，硬件质量可以通过电脑的品牌、型号、配置等来进行评估。
一般来说，知名品牌的电脑硬件质量会更好一些，配置也会更加适合日常使用。
使用频率可以通过每天使用时间、使用场景等来进行评估。
长时间高强度的使用会加速电脑的老化，从而缩短电脑的寿命。
环境条件可以通过电脑所处的环境来进行评估。
高温、潮湿的环境会对电脑的硬件产生损害，从而缩短电脑的寿命。
通过以上公式，我们可以初步估算出电脑的寿命。
然而，电脑寿命的计算并不是一个简单的线性关系，而是受到多种因素的综合影响。
因此，在实际使用中，我们还需要结合电脑的实际情况来进行评估。
在实际使用中，我们可以通过以下几个方面来延长电脑的寿命：1. 保持良好的使用习惯。
避免长时间高强度的使用，定期进行休息和散热，可以有效减缓电脑的老化速度。
2. 定期进行维护和清洁。
定期清理电脑内部的灰尘和杂物，定期更换电脑的散热风扇和散热片，可以有效减少电脑的故障率，延长电脑的寿命。
3. 注意环境条件。
避免将电脑放置在高温、潮湿的环境中，定期对电脑进行检查和维护，可以有效减少电脑的硬件损坏，延长电脑的寿命。
电子产品整机MTBF计算和试验时间的确定
电子产品整机MTBF计算和试验时间的确定MTBF试验是采用高温（40-50摄氏度）连续开机，小批量，试验产品寿命的方法。
试验中湿度取40-85%，没有其它加速因子。
1. 理论计算MTBF的公式：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2/100 = 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 。
2. MTBF试验时间的计算试验时间＝MTBF目标值*R／样品台数*加速因素（式11-1）式中：R可靠度，通常取±3西格玛=99.73%*；加速因数:AF = 2 [ (T1 – T2)/10 （式11-2）T1 试验用温度；T2环境温度，取25度；3. 为方便理解式(11-1)的计算中R，先介绍一下背景知识：西格玛的定义是根据俄国数学家P.L.Chebyshtv的理论形成的，它是描述偏差程度的数理统计术语。
根据P.L.Chebyshtv的计算：68%的合格率，是±1西格玛；95%的合格率，是±2西格玛；99.73%的合格率，是±3西格玛。
4.MTBF试验时间计算案例：如果需要产品MTBF=100000H，问：维修率、MTBF试验的台数和容许的失效数？MTBF=1/λ ，则此例中：100000=1/λ λ=0.00001，即每台/每小时有10万分之1的机器出故障；每台/每年有0.00001*24*365=0.087台出故障；也就是λ=8.7% ；就是每百台每年有8.7台出现故障。
这就是维修率。
如果用100台机器，做1年MTBF 试验，故障小于8.7台，则满足要求，问题是试验时间太长，可以采用高温加速的方法，试验温度取50度。
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Af = ( [RHt /RHu] p ) × e
(Ea/K)× (1/Tu - 1/Tt)
MTBF=(N *T*Af)/R
RHt——试验湿度
*注:R为泊松分布期望值；N为试验样品数；T 为试验时间，单位为小时；Af为试验加速系数
RHu——使用湿度
Tu——使用温度（K）
Tt——试验温度（K）
p ——指数，典型的数值为2.66；2~3
Ea ——活化能，对电子设0.67
K ——
Boltzman 波
尔兹曼常数 =8.617×10-
*注:推算年份与对应失效率含义为，产品使用t 年后的失效率
已知加速系数求
按使用环境条件25℃/60%RH 来算的话，加速系数大概是200，就是试验一小时对应实际使用200小时。
不过评估的时候参考的是转化出来
已知累计失效率和统计年份，倒推实验数量和试验时间，*试验失效数设置为0，置信度水
指数分布时的可靠度
t=2.302*(lg （1/r）)/λ
可靠度r=0.9
失效率λ
0.09年失效率
t= 1.17037
t时产品的可靠度为90%
失效率
t为失效率推算时间，与MTBF 单位相同
123456784.7439 6.29587.75399.153610.513311.842413.148114.43463.8898
5.3223
6.6808
7.9936
9.2749
10.5322
11.7709
12.9947
加速系数失效数R系数90%R系数95%200.22
2.3026
2.9958
MTBF=
小时1470326.05小时
年
167.85年
推算年份
失效率
失效率
10
5.78%
t为失效率推算时间，与MTBF单位相
加速系数失效数R系数90%R系数95%200.22
2.3026
2.9958
期望值R（泊松分布）
MTBF计算（95%置信度）
MTBF(h）=
已知平均年化失效率，倒推实验数量和试验时间，*试验失效数设置为0，置信度水。