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什么产品需要进行老化测试?

日期:2019-09-26 类型:技术中心 

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电源老化测试是一种用于通过在运输之前在正常或加速环境条件下操作项目来提高组件和系统质量的技术。如果老化程序有效,则应消除产品中的弱势群体。交付给消费者的商品要优于没有老化的商品。评估老化测试有效性的常用标准是:最大平均剩余寿命,老化后任务成功的最大可能性等。成本通常也被视为目标之一。成本可能包括老化测试的成本,保修索赔的成本,老化丢失的物品的成本和故障成本。基于不同的目标,应设计不同的老化测试策略。

  1. 我需要对我的产品进行老化测试吗?
  2. 如果是这样,老化测试需要持续多长时间?


在本文中,我们将简要研究老化技术,并给出这两个问题的答案。
 

老化测试

证明首先,我们应该意识到,并非所有产品都必须进行老化测试。为了从老化测试中受益,工程师应收集故障数据,以确定产品是否需要老化。在本节中,给出了老化测试定量的通用程序。它包含以下三个步骤:

 

  1. 失效时间数据收集。
  2. 初始数据分析。
  3. 正式的参数数据分析。


失效时间数据收集

故障时间数据是预烧证明和预烧时间确定的关键。通常,可以从以前的老化测试,以前的寿命测试或现场故障报告中收集这些数据。根据测试计划和实施的方式,或监视和记录现场故障的方式,故障时间数据可以是完整的故障数据或审查数据(包括有关在观察期内未发生故障的项目的信息,称为“暂停”)。


初始数据分析

在将任何故障分布拟合到收集的数据之前,最好进行初始数据分析。通常,图形化绘制会给出有关故障模式的非常直接的指示,例如降低故障率(DFR),增加故障率(IFR),恒定故障率(CFR)或混合故障率(MFR);以及是否存在亚群和离群值。Weibull概率图可以很好地满足此目的,因为Weibull分布是一种灵活的分布。根据形状参数b的值,分布可以描述DFR,IFR,CFR和MFR的失效过程。其他两个图-平均剩余寿命(MRL)图和测试总时间(TTT)图-也可以用来识别故障的模式。

对于威布尔分布,概率图如图1所示。

图1:威布尔概率图

图1:威布尔概率图

通过检查曲线的斜率,可以获得故障率趋势。如果斜率大于1,则产品的故障率会增加。如果小于1,则故障率降低。在初始概率图之后应进行进一步的参数分析。通过进行参数分析,不仅可以获得平均值,而且可以获得斜率的置信区间。

概率图和直方图可以用来识别数据中是否存在多个子种群。直方图不需要任何分布假设,并且是一种非参数方法。例如,可以获得如图2所示的直方图。此图提供了足够的证据,表明所收集的故障数据中有两个亚群。

图2:故障数据的直方图

图2:故障数据的直方图

在概率图或直方图中,如果有任何点显得异常,则需要检查测试程序和数据记录。在进一步分析之前,应从原始数据集中删除所有已确认的异常值。否则,这些观察结果应保存在数据集中。

正式参数数据分析

 

上一节中的初始数据分析提供了有关故障模式和子种群行为的指示,这有助于选择合适的模型来描述老化过程中的故障过程。在本节中,我们将讨论老化过程中两个常用的数学模型。一种是单种群威布尔模型,另一种是混合威布尔模型。由于指数分布是Weibull模型的特例,因此混合指数模型属于混合Weibull族。混合Weibull模型可以很好地描述浴缸的可靠性曲线。也可以使用另一种称为“浴缸曲线族”的模型来描述浴缸曲线和老化失败过程。