变频器的平均无故障时间MTBF的概述以及计算方法

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MTBF计算公式

MTBF计算公式

MTBF计算公式MTBF全称为Mean Time Between Failures,翻译成中文为“平均故障间隔时间”。

它是一种用来衡量设备可靠性的指标,表示设备在故障之间平均持续运行的时间。

MTBF=(总运行时间-故障时间)/故障次数其中,总运行时间是指设备从开始运行到发生故障的总时间,故障时间是指设备因故障导致停机的总时间,故障次数是指设备在总运行时间内发生的故障次数。

以一个简单的例子来说明MTBF的计算过程。

假设设备总运行时间为1000小时,故障时间为200小时,故障次数为4次,则MTBF的计算可以表示为:MTBF=(1000-200)/4=800/4=200小时上述计算结果意味着,在平均每200小时的运行时间内,设备将发生一次故障。

MTBF的计算有助于评估设备的可靠性,并且也可以用来比较不同设备之间的可靠性。

MTBF数值越高,意味着设备的可靠性越高,故障发生的频率越低,设备的稳定性和可用性也就越高。

然而,MTBF并不是一个完美的指标,它有一定的局限性。

首先,MTBF并不能代表设备的寿命,它只是衡量设备在故障之间的平均运行时间。

其次,MTBF只能作为设备可靠性的一种指标之一,还需要结合其他可靠性指标进行综合评估。

除了计算MTBF,还可以使用MTTF(Mean Time To Failure)来衡量设备的可靠性。

MTTF是指设备的平均无故障时间,也可以用来评估设备的可靠性。

MTBF和MTTF之间的区别在于,MTBF考虑了设备的修复时间,而MTTF只考虑了设备的故障时间。

在一些需要快速修复设备的应用场景中,MTBF更适合作为可靠性指标。

综上所述,MTBF是一种用于衡量设备可靠性的重要指标,通过统计设备的可靠性数据和故障次数来计算。

MTBF计算公式可以帮助评估设备的稳定性和可用性,但需要结合其他可靠性指标进行综合评估。

平均无故障时间MTBF测试及计算过程

平均无故障时间MTBF测试及计算过程

一、寿命估算模型常温下的故障及寿命的统计耗时耗力。

为方便估算产品寿命,通常会进行批次性产品抽样,作加速寿命实验。

不同种类的产品,MTBF 的计算方式也不尽相同,常用的加速模式有以下几种: 阿氏模型(Arrhenius Model): 如果温度是产品唯一的加速因素,则可采用阿氏模型, 一般情況下,电子零件完全适用阿氏模型,而电子和通讯类成品也可适用阿氏模型,原因是成品类的失效模式是由大部分电子零件所构成.因此,阿氏模型,广泛用于电子与通讯行业。

爱玲模型(Eyring Model):如果引进温度以外的应力,如湿度,电压,机械应力等,则为爱玲模型。

产品包括电灯,液晶显示元件,电容器等应用此模式。

反乘幂法则(Inverse Power Law):适用于金属和非金属材料,轴承和电子装备等。

复合模式(Combination Model):适用于同时考虑温度与电压作为环境应力的电子材料如电容。

二、常温下MTBF 的估算方式MTBF (Mean Time Between Failure ),即平均失效间隔,指系统两次故障发生时间之间的时间段的平均值。

MTBF=∑(Start of down time−start of up time)number of failures例子:从一批产品中抽取5PCS 产品,在某一温度下,其实际工作时间、失效数如下图所示,求MTBF 值。

解:带入公式计算MTBF=∑(Start of down time−start of up time )number of failures =T1+T2+T3+T4+T511=145011=131.8 二、MTBF 阿氏模型只有一项加速因子,如温度,且服从指数分布的加速寿命实验,可采用MTBF 阿氏模型计算公式进行估算。

阿氏模型起源于瑞典物理化学家Svandte Arrhenius 1887年提出的阿氏反应方程式.R:反应速度 speed of reactionA:溫度常数 a unknown non-thermal constant EA:活化能 activation energy (eV) K:Boltzmann 常数,等地8.623*10-5 eV/0K. T:为绝对溫度(Kelvin)Ea=(ln L2-ln L1)*k/(1/T2-1/T1) K =EXP[Ea k (1T3−1T1)]MTBF=L1* KEa 为活化能(eV );T1、T2为加速寿命测试的实验温度(需换算为绝对温度参与计算); T3为常温温度25℃,换算为绝对温度为298K ;L1、L2分别为加速寿命测试温度T1、T2下测得的寿命;寿命L=抽样测试总测试时间允许故障数量K 为Boltzmann 常数,值为8.62X 10−5 (eV/K);以同类型产品做参照,其计算过程如下:在85℃条件下测试72小时出现第一次出现故障时间,计T1。

14.5平均无故障时间(MTBF)计算

14.5平均无故障时间(MTBF)计算

14.5平均无故障时间(MTBF)计算1.EPS的可靠性以平均无故障工作时间MTBF来衡量,我公司产品的MTBF最低可接受水平m1应不小于200000h 。

2. 产品的可靠性模型符号及说明:λa: 整流电路失效率λd:AC-DC电路失效率λn:INV逆变电路失效率λc:开关失效率产品的可靠性数学模型:λ总=λa+λd+λn+λc=Σλi 公式1产品的平均无故障工作时间表示为:MTBF = 1÷[(1+r) Σλi] 公式2其中: r 为计算λ时用于补偿未统计进的元器件的失效率,一般取0.05-0.23.产品的可靠性分析与设计产品的可靠性主要要求:产品应具有较长的平均无故障工作时间MTBF (不小于200000h)4.产品的可靠性预测及分配对于EPS而言,可靠性模型属于串联系统,预测计算方法可用简单的串联模式“失效代数和”,即用公式1和公式2计算(1)30KW以下EPS主要元器件可靠性预测根据公式1、2计算λ总=4.499×10-6/hMTBF = 1÷[(1+r) λ总]=1÷[(1+0.1)4.499×10-6/h]=202065 h (2)30KW~55KWEPS主要元器件可靠性预测根据公式1、2计算λ总=4.459×10-6/hMTBF = 1÷[(1+r) λ总]=1÷[(1+0.1)4.459×10-6/h]=203877 h14.6平均修复时间(MTTR)计算平均修复时间:MTTR=ΣFi/n其中:Fi——故障发生时刻开始,到解决故障为止的时间。

n——次数我方从接到报修通知到赶到现场的时间最短时间是0.6小时,最长时间是1小时。

按n=10,则我方响应时间不低于:F1=0.6小时;F2=0.6小时;F3=0.6小时;F4=0.8小时;F5=0.8小时;F6=0.8小时;F7=1小时;F8=1小时;F9=1小时;F10=1小时;MTTR= (F1+F2+F3+F4+F5+F6+F7+F8+F9+F10)/n= (0.6+0.6+0.6+0.8+0.8+0.8+0.8+1+1+1)/10= 0.8小时。

MTBF与MTTR计算

MTBF与MTTR计算

设备出现故障,或状态不好,就会直接影响到生产效率,单件工时。

我们主要通过定期点检和及时维修来减少设备的影响。

但定期点检是周期性的,而及时维修也是在设备出现明显故障才进行的.现实生产中往往是设备并没有出现明显故障时,可以继续生产,但状态就是不佳,这种情况往往不会采取措施,因为很难知道设备不佳的程度.为了有效评价设备状态,我们就要有一些具体的指标。

下面就介绍我们两个最常用的指标:
一、MTBF(Mean Time Between Failures)即平均故障间隔(时间/次)
计算公式为:MTBF(时间/次)=总运行时间/总故障次数
MTBF表示的是某设备故障发生期间的时间平均值
例:某设备的使用情形如下,MTBF是多少?
100小时运行-3小时修理—120小时运行-2小时修理—140小时运行—4小时修理
MTBF=(100+120+140)/3=120(时间/次)
时间应用中我们将此公式稍微变换一下,就可有效地用来评价工装的状态了.
“我们用MTBF=产量/修理次数”,简单理解就是MTBF表示的是修一次工装可做多少个产品,从公式上可以看出MTBF越大则表示工装的状态越好。

有了反映工装状态的指标,就可以为我们的行动提供依据了。

我们每周就可以挑出
MTBF小于一定标准的工装进行检修,使总体MTBF保持一个缴高的水平。

二、MTTR(Mean Time To Repair)(小时/次)平均修理时间
计算公式为:MTTR(时间/次)=总修复时间/故障次数
例:某设备的使用经过如下,MTTR是多少?
100小时运行-3小时修理-120小时运行—2小时修理-140小时运行-4小时修理
MTTR=(3+2+4)/3=3(小时/次)。

MTBF计算公式讲解

MTBF计算公式讲解

MTBF计算公式讲解MTBF(Mean Time Between Failures,故障平均间隔时间)是一个可靠性设计和维护的关键指标,用于评估设备或系统的可用性。

它表示设备或系统长时间运行中发生故障的平均时间间隔,即在平均情况下,设备或系统能够连续运行多长时间才会出现故障。

MTBF的计算公式是:MTBF=运行时间/故障次数其中,运行时间是指设备或系统在一段指定的时间内连续运行的总时长,故障次数是指在这段时间内出现的故障总次数。

MTBF的单位通常是小时(也可以是天、周、月等),表示在平均情况下,设备或系统能够连续运行多少时间后出现故障。

较高的MTBF值表示设备或系统的可靠性较高,不容易发生故障。

在实际应用中,MTBF的计算可以基于历史数据或实际测试数据。

以下是计算MTBF的步骤:1.收集故障数据:收集设备或系统发生故障的相关数据,包括故障时间和故障次数。

这些数据可以来自于设备维护记录、故障报告、历史数据库等。

2.计算运行时间:确定分析的时间段,计算设备或系统在该时间段内的总运行时间。

可以使用起始时间和结束时间进行简单的减法运算,或者将运行时间的累加时间段。

3.计算故障次数:统计在给定时间段内设备或系统发生的故障次数。

4.计算MTBF:将运行时间除以故障次数,得到MTBF的值。

确保运行时间和故障次数的单位一致,例如都是小时。

需要注意的是,MTBF的计算结果是一个平均值,仅作为参考。

它不能预测设备或系统的具体故障时间点,也不能保证在MTBF时间间隔内不会发生故障。

然而,较高的MTBF值通常与较低的故障率和更长的可用时间相对应,可以作为设计和维护决策的指导。

在实际应用中,MTBF常常与MTTR(Mean Time To Repair,平均修复时间)结合使用,以计算可用性(Availability)指标。

可用性表示设备或系统在特定时间段内处于可使用状态的概率。

可用性计算公式如下:Availability = MTBF / (MTBF + MTTR)其中,MTTR表示平均修复时间,指设备或系统在故障发生后修复所需的平均时间。

MTBF指标和计算方法

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指标和计算方法【范本模板】

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. 字串82)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)字串44)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.其平均失效前时间(MTTF)为:MTTF = (T1+T2+…Tn)/N0由于对不可修复的产品,失效时间即是产品的寿命,故MTTF也即为平均寿命。

无故障时间计算公式

MTBF是什么和MTBF计算的方法(2009-06-02 21:28:38)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计算范文

MTBF计算范文MTBF(Mean Time Between Failures)是指设备平均无故障时间。

它是一个指标,用于衡量设备的可靠性和稳定性。

MTBF可以帮助企业评估设备的寿命,并决定维修和维护的频率。

本文将介绍如何计算MTBF以及它的应用。

MTBF的计算基于设备的故障和运行时间。

故障时间是指设备出现故障并需要修复的时间,运行时间是指设备正常运行的时间。

MTBF=运行时间/故障次数。

首先,收集设备的故障和运行时间的数据。

运行时间可以通过设备使用记录或者设备监控系统获得。

故障记录可以通过维修和维护记录或者设备监控系统获得。

然后,计算故障次数。

根据故障记录中的信息,统计设备发生故障的次数。

如果一个设备在两次故障之间没有时间记录,可以假设这两次故障之间的时间为故障时间。

计算运行时间。

根据设备使用记录或者设备监控系统的数据,计算设备的总运行时间。

确保使用的时间单位一致,通常是小时。

最后,使用公式MTBF=运行时间/故障次数计算MTBF值。

MTBF的单位是小时。

MTBF的计算可以根据需要进行统计周期的选择。

较短的统计周期会导致MTBF值的波动较大,而较长的统计周期可能不够精确。

因此,根据设备的特点和使用需求选择合适的统计周期。

MTBF的应用有很多。

首先,它可以用于评估设备的可靠性。

MTBF较长的设备表示其无故障时间较长,更可靠。

较长的MTBF值可以提高生产效率,减少停机时间,降低维修和维护成本。

其次,MTBF可以用于制定维护计划。

根据MTBF值,可以决定设备的维修和维护频率。

如果MTBF较长,可以延长维护周期,减少不必要的维护。

如果MTBF较短,可以增加维护频率,提高设备的可靠性。

此外,MTBF也可以用于设备选择和供应商评估。

不同设备的MTBF值可以进行对比,选择更可靠的设备。

同时,可以参考供应商提供的MTBF 值来评估供应商的产品质量和可靠性。

总结起来,MTBF是一个重要的指标,用于评估设备的可靠性和稳定性。

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The following method is used for calculation of MTBF (Mean Time Between Failure) based on field failures for ACS 400. Only complete inverter module returns are considered in the calculation. The same method can be used for essentially all products where field failures can be measure by quantity and in time.1. Basic Formulas.The most common and simplest way of looking at reliability is to assume that an exponentialdistribution applies. The reliability (R) or proportion of drives that remains functional after a specific time (t) can then be expressed as:MTBF t eR -=This formula can be rewritten as:RMTBF ln 1-=MTBF can now be calculated when reliability (R) is known. Reliability in this case is just a number that expresses how many units that are functional after a period of time. For example, if we are looking at 1000 drives for 1 year and find that 50 of the drives failed during the year, R = (1000 – 50)/1000 = 0.95. MTBF can be calculated to be 19.5 years using the formula above. The reason why the unit ofmeasure becomes years in this case is that we looked at the drives for 1 year. If the period of time had been ½ year, MTBF would be 19.5 ½ years = 9.75 years.Note that the crude method of just dividing the number of drives looked at (1000) with the number of failures (50), yields a similar result (20 years). The difference is in that using the exponentialdistribution takes into account the fact that the number of drives left in operation declines during the year.2. Specific method used by New BerlinWhen MTBF is to be calculated, the period of time during which failures are counted must bedetermined. One major factor in selecting a time period is that failure rate has seasonal variations due to ambient temperature variations and variations in loading. For New Berlin this effectively means that the time during which failures are counted must be a multiple of 1 year. A 1 year period of time was chosen because if time is longer, the waiting period before an MTBF value can be calculated becomes too long.Another consideration is what batch of drives to use for each MTBF calculation. In New Berlin we choose the drives produced in each month since the amount of drives is sufficiently large (approx. 3000) to produce a reasonable amount of failures during a year. The amount of failures affects the error in the MTBF calculation (see below) and it should therefore be chosen accordingly.The third decision to make is when to start the year during which failures are counted. A dwell time after the production month is obviously necessary because it takes time for the drives to get into operation. In addition, the initial start up of drives and the initial period in operation is likely to have a higher failure rate (infant mortality) and an MTBF value should not include these extraordinary events.In New Berlin we chose a dwell time of 9 months. This decision was based on a study of how drive failures occurred in relation to the production date. The study was performed for ACS 400 drives produced in each month from July, 2000 through June, 2001 (see attached spreadsheetfailtime400.xls). The age of drives at failure were recorded and grouped into 1 month slots. The chart in the spreadsheet, which shows the density function for drive failures, indicates that some sort of stability is reached after 9 months.As an example of timing, let’s consider drives produced in January, 2000. Failure recording would start on 9/1/00 and continue through 8/31/01. Obviously the waiting time to be able to calculate the MTBF for a particular month is 1 year and 9 month.There are some additional corrections that should be considered in the calculation of MTBF. First is the fact that drives fail before we enter the 1 year measuring period. These failures are in no way involved in the MTBF calculation but they reduce the quantity of drives participating in the 1 year run. Therefore a correction needs to be made to the initial quantity of drives. From spreadsheet failtime.xls it can be calculated that the quantity of drives failing in the 0 – 9 month time frame is approx. 0.85 times the drives that fail during the 1 year run. Therefore, the initial quantity is assumed to be Q p – 0.85 * Q f , where Q p is the quantity of drives produced and Q f is the quantity of drives failed in the 1 year run. With this in mind the final formula for MTBF becomes:⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅-⋅--=f pf p Q Q Q Q MTBF 85.085.1ln 1The 9 month dwell time and the 12 month failure recording time means that currently the last month for which MTBF can be calculated is July, 2001. A way to get preliminary values for a few more months is to use a shorter failure recording period and estimate the correction needed to get to the full 12 month period. Spreadsheet failtime.xls gives an indication about suitable correction factors (last column). The accuracy of MTBF values obtained in this way is of course less than when a full 12 month period is used.The calculated MTBF values for ACS 400 in the US are attached as an Excel spreadsheet(MTBF400.xls).3. Errors in MTBFAlthough the MTBF is calculated on the entire population of drives from a production month and all failures are recorded during the 12 month recording period, there is a statistical error associated with the MTBF calculation. The error is a result of the fact that failures occur at random and the recording period is limited in time. In this case where the failures are counted during a predetermined period, the data is considered time-censored (type 1) and the lower and upper 90 % confidence limits becomes:()22,05.022+⋅⋅⋅=f f l Q Q MTBF MTBF χ()f f u Q Q MTBF MTBF ⋅⋅⋅=2,95.022χWhere Q f is the number of drives failed and MTBF is the value calculated per section 2 above. The chi-squared function is readily available in Excel as CHIINV(probability, deg. of freedom)The error is very helpful in determining if fluctuations seen in MTBF are just noise or a real change in the quality of the drives. With the chosen 90 % confidence a good fit trend line should fall within the confidence limits 90 % of the time. If it doesn’t there is a high prob ability that there are real problems. An example of that is our own MTBF trend (attached below). For the spring of 2001 there are many data points that fall to the side of the trend line. We don’t know for sure what happened back then but it was the time when manufacture of the main boards was shifted from Flextronics in Sweden to Flextronics in Finland.。

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