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MTBF计算方法.pptx

上传人:可**** 文档编号:1687450 上传时间:2024-05-07 格式:PPTX 页数:18 大小:208.53KB
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1、MTBMTB F F 計算方法概論計算方法概論品質系統中心品質系統中心QA-STD-MI-001AQA-STD-MI-001A MTBF:Mean Time Between Failure1.意義:可修復之產品兩次相鄰故障的平均工作時間,是一種可靠度之統計數值.通常均以小時為計算單位.2.通常以小時為單位.EX.100,000hours.3.若為故障而不可修復之產品,則不適用MTBF之計算.但可計算其MTTR(MeanTimeToRepair).稱之為:平均維修時間.4.若為產品在正常環境及條件下,連續性測試從一而終,所計算之時間為:壽命試驗(Life Cycle)1.1加速壽命試驗加速壽命試

2、驗(Accelerated Life Testing)1.1.1 執行壽命試驗的目的在於評估產品在既定環境下之使 用壽命.1.1.2 常規試驗耗時較久,且需投入大量的金錢,而產品可靠度 資訊又不能及時獲得並加以改善.1.1.3 可在實驗室裡以加速壽命試驗的方法,在可接受的試驗 時間裡評估產品的使用壽命.1.1.4 是在物理與時間上,加速產品的劣化肇因,以較短的時間 試驗來推定產品在正常使用狀態的壽命或失效率.但基 本條件是不能破壞原有設計特性.1.MTBF測試原理測試原理 1.1.5 一般情況下,加速壽命試驗考慮的三個要素是環境應 力,試驗樣本數和試驗時間.1.1.6 一般電子和資訊業的零件可

3、靠度模式及加速模式幾乎 都可以從美軍規範或相關文獻查得,也可自行試驗分析,獲得其數學經驗公式.1.1.7 如果溫度是產品唯一的加速因素,則可採用阿氏模型 (Arrhenius Model),此模式最為常用.1.1.8 引進溫度以外的應力,如濕度,電壓,機械應力等,則為 愛玲模型(Eyring Model).產品包括電燈,液晶顯示元件,電容器等適用此模式.1.MTBF測試原理測試原理 1.1.9 反乘冪法則(Inverse Power Law)適用於金屬和非金 屬材料,軸承和電子裝備等.1.1.10.復合模式(Combination Model)適用於同時考慮溫度 與電壓作為環境應力的電子材料,

4、如電容.1.1.11.一般情況下,主動電子零件完全適用阿氏模型,而電子 和資訊類成品也可適用阿氏模型,原因是成品類的失效 模式是由大部分主動式電子零件所構成.因此,阿氏模 型,廣泛應用於電子資訊行業.1.MTBF測試原理測試原理 1.2.1.阿氏模型起源於瑞典物理化學家阿氏模型起源於瑞典物理化學家Svandte Arrhenius 1887年提出的阿氏反應方程式年提出的阿氏反應方程式.R為反應速度speedofreactionA為未知之非溫度常數aunknownnon-thermalconstantEA為活化能activationenergy(eV)K為Boltzmann常數,等於8.623*

5、10-5eV/0K.T為絕對溫度(Kelvin)1.MTBF測試原理測試原理1.2.2.加速因子加速因子 加速因子即為產品在使用條件下的壽命和高測試應力條件下 的壽命的比值.如果產品壽命適用於阿氏模型,則其加速因子為:Vu為使用條件下的絕對溫度 Va為加速條件下的絕對溫度 B=EA/K1.MTBF測試原理測試原理1.2.3.加速因子中活化能加速因子中活化能Ea的計算的計算 活化能是分子與化學或物理作用中需具備的能量,單位是電子伏特Ev.當試驗的溫度與使用溫度差距範圍不大時,則Ea可設為常數.Ea=K*(Ina Inn)/(1/Tn-1/Ta)a為加速溫度時的失效率 n為正常溫度時的失效率 Tn

6、,Ta均為絕對溫度0K a和n可以以試驗的方式的得出,但需要較長的試驗時間.而且新機種的失效率很難在短時間內得出.1.MTBF測試原理測試原理一般電子產品在早夭期失效之Ea為0.20.6eV,正常有用期失效之Ea趨近於1.0eV;衰老期失效之Ea大於1.0eV.根據Compaq 可靠度工程部(CRE)的測試規範,Ea是機台所有零件Ea的平均值.如果新機種的Ea無法計算,可以將Ea設為0.67eV,做常數處理.目前,Dell和HP,Motorola等機種的Ea設為0.6eV.後 續將統一定為0.67eV.1.MTBF測試原理測試原理2.1.Motorola,NEC,FUJI機種 2.1.1.根據

7、burn in room的實際狀況確定樣本數量和環境溫度 如HP機種一般為56台,500C.2.1.2.根據阿氏模型計算溫度加速系數.2.1.3.根據機台ON/OFF時序計算占空比(Duty Cycle)和加速系數.如 25min on,5min off時,DC=25/(25+5)=0.833 AFpower=60min/(25+5)min=2 2.1.4.根據Confidence Level計算GEM(General Exponential Model)系數.如CL為90%,無不良發生時,GEM為2.3026.2.MTBF測試計劃的制定方法測試計劃的制定方法Theconfidenceleve

8、listheprobabilityvalueassociatedwithaconfidenceinterval.Itisoftenexpressedasapercentage.Forexample,say,thenconfidencelevel=(1-0.05)=0.95,thatis,a95%confidencelevel.*For Examplea.Conservative party would win 60%of the vote.b.The pollster might attach a 95%confidence level to the interval 60%.c.=plus

9、or minus 3%(60%*(1-95%)That is,he thinks it very likely that the Conservative party would get between 57%and 63%of the total vote.Confidence Level 2.1.5.Ea設為0.67eV.2.1.6.根據MTBF計算公式計算測試持續時間.Duration=MTBFspec*GEMfactor/(DC*Sample size*AFpower*AFtemp)2.1.7.將計算結果與客戶的要求做比較,如果測試時間過長,則可適當增加樣本數量,重新修正測試計劃.2.

10、MTBF測試計劃的制定方法測試計劃的制定方法2.2.Dell desktop機種 2.2.1.一般為200台,500C.共分成4組:50pcs 110Vac,AC on/off 50pcs 110vac,DC on/off 50pcs 220Vac,AC on/off 50pcs 220vac,DC on/off 2.2.2.根據阿氏模型計算溫度加速系數.2.2.3.根據機台ON/OFF時序計算占空比(Duty Cycle)如 25min on,5min off時,DC=25/(25+5)=0.833 2.2.4.根據Confidence Level計算GEM(General Exponent

11、ial Model)系數.如CL為90%,無不良發生時,GEM為2.3026.2.MTBF測試計劃的制定方法測試計劃的制定方法 2.2.5.Ea設為0.67eV.2.2.6.根據DMTBF計算公式計算測試持續時間.Duration=MTBFspec*GEMfactor/(Sample size*AFpower*AFtemp)2.2.7.將計算結果與客戶的要求做比較,如果測試時間過長,則可適當增加樣本數量,重新修正測試計劃.2.MTBF測試計劃的制定方法測試計劃的制定方法2.3.Motorola,CISCO機種 2.3.1.根據burn in room的實際狀況確定樣本數量和環境溫度 如HP機種

12、一般為56台,500C或600C.2.3.2.根據阿氏模型計算溫度加速系數.2.3.3.根據機台ON/OFF時序計算占空比(Duty Cycle)和加速系數.如 25min on,5min off時,DC=25/(25+5)=0.833 AFpower=60min/(25+5)min=2 2.3.4.根據Confidence Level計算GEM(General Exponential Model)系數.如CL為90%,無不良發生時,GEM為2.3026.2.MTBF測試計劃的制定方法測試計劃的制定方法 2.3.5.Ea設為0.67eV.2.3.6.根據DMTBF計算公式計算測試持續時間.Du

13、ration=MTBFspec*GEMfactor/(DC*Sample size*AFpower*AFtemp)2.3.7.將計算結果與客戶的要求做比較,如果測試時間過長,則可適當增加樣本數量,重新修正測試計劃.2.MTBF測試計劃的制定方法測試計劃的制定方法2.4.Smart機種 2.4.1.樣本數量為32台.2.4.2.環境溫度為600C,負載為full load.2.4.3.要在MTBF測試的0,168,500,1000小時的時候對樣 機進行ATE測試.2.4.4.如有不良發生,要紀錄發生的時間並報告客戶,以便 修正其MTBF計算的Time to failure數據.2.MTBF測試計劃的制定方法測試計劃的制定方法結論結論目前:1.只有軟體模擬MTBF.未來:2.為應付未來一線廠廠商,需做實機量測估算MTBF.

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