MTBF解析和计算方式

-1-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；2、威布尔分布；与指数分布相比，只是变量λ不一样。威布尔分布的F(t)=1-e^(-t/a)^b；当b＝1时，F(t)=1-e^(-t/a)，这也就是指数分布；我们威布尔分布来看看其它参数：R(t)＝1-F(t)=e^(-t/a)^b；f(t)＝F`(t)=(b/t)*(t/a)^b*e^(-t/a)^b；失效率＝f(t)/R(t)＝(b/t)*(t/a)^b；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。如何确定产品应该进行什么样的测试，也就是我们应该用多少样品进行多长时间的测试？根据MTBF（平均失效间隔时间）的定义，从“平均”这一个看来，失效的次数越多计算值就越能代表“平均值”，当然失效的次数越多对应的总测试时间也就越长；一般情况下要求：只要测试时间允许，失效的次数就应该取到尽可能地多。下面用一个例子来说明测试条件的确定方法。题五：某种产品，要求在90%的信心度下MTBF为2000H，如何判定此产品的可靠性是否达到了规定的要求？可以转化为判定此产品是否能通过规定时间的模拟运行测试，其关键是要找出测试时间；测试时间＝A×MTBF，A这个因子与“在这段时间内允许失效的次数”和“90%的信心度”有关系。根据已经成熟的体系，直接代用公式：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；-2-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（ArrheniusModel），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。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（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))＝34-3-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；所以要求的室温下的测试时间为：Tu=3.89*20000＝77800H；换算后，在高温下的测试时间为：Ta＝778000/AF＝2288Hrs；最后，测试方案就是：将10台设备在75℃、85%的下进行228.8Hrs的测试，如果失效次数小于或等于一次，就认为此产品的MTBF达到了要求。还有一种情况就是，不知道Ea，公司内部以前没有数据、行业也没有推荐使用的具体值。此时就只能近似估计。具体方法如下：在三个高温（t1,t2,t3,t1t2t3）下做测试，t1下的产品较多（建议在50台），t2下的产品其次（建议在30台），t3下的产品最少（建议在10台），计算出三个温度下产品的寿命，然后计算出此产品对应的Ea。只考虑温度时，产品寿命Life=EXP(Ea/kT)，对方程式两边取对数Ln(life)=(Ea/k)*(1/T)，将三个温度点下对应Ln(life)和(1/T)画图，拟合直线的斜率就是Ea/K。实际工作中，没有那么样品，只能用最少的样品数：9台（每个温度下各三台）。具体做法是：a.取三台设备在高温T下运行，观察产品的失效情况。若产品较快失效，则取t1＝T，t2＝t1－15℃，(1/t3)-(1/t1)＝2((1/t2)-(1/t1))；若产品长时间没有失效，则取t3＝T，t2=t3＋15℃，(1/t3)-(1/t1)＝2((1/t2)-(1/t1))。b．根据三个温度点对应的产品寿命时间，计算出此产品的Ea。上面的方法对元器件都比较适用，对一些系统，可能就不太合适了。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。一个日本客户要求我们的“光隔离器”（一种用在光路上的不可修复的元器件，只能让光顺行而不能逆行，相当于电路上的二极管）的产品寿命为20年，我们进行了如下动作。第一步：找到计算公式；我们使用Bellcore推荐的计算公式：MTBF＝Ttot/(N*r)；说明：N为失效数（当没有产品失效时N取1）；r为对应的系数（取值与失效-4-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；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。很多时候，因为测试时间太长（如1000H、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，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（A）初始IL（B）停止时间（C）停止IL（D）变化量（D-A）变化量均值0.313000.810.500.465000.960.501270.374000.870.500.500.358000.850.500.388000.900.521050.338000.650.320.4466670.328000.400.080.418000.530.12850.348000.450.110.103333从上表可以看出：①在600H时，第二组样品中2个出现Fail，测试停止；-5-②在127℃时，产品的寿命为400H，即（300＋500＋400）/3；③在105℃时，产品的寿命为895.5H，即（800/0.4467）×0.5；说明：产品在105℃下800H时，并没有全部失效，不能像127℃那样直接算出，只能用“线性外延”来计算，虽然不是很准确，但可以接受。因为800H时变化0.4467dB，所以变化量达0.5dB时总运行895.5H；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)=4103FIT.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