电子电器产品可靠性MTBF测试介绍
MTBF是什么?
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MTBF,即平均故障间隔时间,英文全称是“Mean Time Between Failure”。是衡量一个产品(尤其是电器产品)的可靠性指标。单位为“小时”。它反映了产品的时间质量,是体现产品在规定时间内保持功能的一种能力。具体来说,是指相邻两次故障之间的平均工作时间,也称为平均故障间隔[1]。概括地说,产品故障少的就是可靠性高,产品的故障总数与寿命单位总数之比叫“故障率”(Failure rate)。它仅适用于可维修产品。同时也规定产品在总的使用阶段累计工作时间与故障次数的比值为MTBF。磁盘阵列产品一般MTBF不能低于50000小时。
MTBF的三种测试模型
1
MTBF预计法:
• 可靠性预计是对产品或者系统的可靠性进行定量的估计,推测其可能达到的可靠性水平 ,是实施可靠性工程的基础
• 可靠性预计是依据组成系统的元器件、零部件的可靠性来估计的,是一个自下而上、由 局部到整体、由小到大的一种综合过程
• 可靠性预计适用于产品设计阶段。
2
MTBF试验法:
• 截尾贯序试验:在试验期间,对受试设备进行连续地或短间隔地监测并将累积的相关试 验时间和相关失效数与确定是否接收、拒收或继续试验的判据进行比较 。
• 定时或定数截尾试验:在试验期间对受试设备进行连续地或短间隔地监测,累积相关试 验时间直至或超过预定的相关试验时间(接收)或发生了预定的相关失效数(拒收)。
3
MTBF加速法:
• 常规试验耗时较久,且需投入大量的金钱,而产品可靠度信息又不能及时获得并加以改善
• 可在实验室里以加速寿命试验的方法,在可接受的试验时间里评估产品的使用寿命
• 是在物理与时间上,加速产品的劣化, 以较短的时间试验来推定产品在正常使用状态的寿 命或失效率,但基本条件是不能破坏原有设计特性
• 电子产品的加速因子主要是温度,温度加湿度,电压等。
# 选择哪种方法做MTBF测试#
• 依据产品所处阶段:设计阶段--MTBF预估法 验证或量产阶段-MTBF试验法或MTBF加速法
• 是否盖CNAS章,盖章用MTBF试验法• 依据试验成本,MTBF加速法试验成本较低• 依据样品信息,当样品较贵重,能提供的样品少时用MTBF加速法
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哪些产品需要做MTBF测试产品
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1.计算机类:电脑、显示屏、主机、电脑元器件、医疗设备等精密仪器等;
2.电子通信类:手机、射频器、电子通信元器件等;3.电器类:家电、灯具、变电器等各类家电电器设备;4.电子元器件、电子连接器、PCB&PCBA等
# MTBF测试的费用及周期
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MTBF测试的费用,是按照每小时的单位价格x测试周期来收取的,但是也要看项目的实际测试时间和难易程度,一般来说测试周期和单位价格成反比。
MTBF是一项耗时非常长的测试项目,一般*少的测试周期为1万小时,有些产品甚至会测试10几万小时。MTBF的测试周期会根据样机数量进行均摊,也就是说能够提供的样机数量越多,测试周期越短。
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MTBF的其他常见问题
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1、能否根据MTBF的时间为产品建立定期维护保养计划?
答案:不能
MTBF是根据一组数据计算得到的平均数。也就是说,将一组数据生成一个柱状图,其中平均值是MTBF。假设这个分布是正态分布,我们将得到下图所示的正态曲线,MTBF位于图表中间。
观察上面的正态曲线就能知道,50%的样本MTBF是小于平均值的,如果我们以等于MTBF时间的频率实施预防计划,它将有50%的失败概率。因此,我们不能完全根据MTBF的时间来建立产品定期维护保养计划。但是,可以考虑以MTBF的正态分布为基础,根据能接受的风险水平制定定期维护保养计划。
2、能否根据MTBF来计算出产品的失效率
答案:可以
故障率: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数之比叫做故障率,常用λ表示。
例如,共有1000台设备运行,一年之内出了2次故障,那么该设备的故障率为2/1000=0.002次/年。
当产品的寿命服从指数分布时,故障率的倒数就是MTBF(MTBF = 1 / λ),即平均故障间隔时间。
例如某产品A的MTBF为22万小时。22万小时约为25年,并不是说A产品能工作25年不出故障。因为MTBF=1/λ, 所以可以计算出故障率λ=1/MTBF=1/25=4%,即A产品的平均年故障率为4%,一年内,平均100台产品会有4台出故障。
要注意的一点是:虽然指数分布是可靠性分析中*适用的,根据该分布,随着时间的推移,故障率会趋于一个恒定值,见下图“浴盆曲线”的中间部分。但是对于工业产品,其曲线不会这么规则,会有很多的变异的存在,不能完全生搬硬套。
3、能否根据MTBF计算出产品在某个时间点的失效概率
如前文所述,只有在指数分布中,才会有一个恒定的失效率,可以用MTBF的倒数来计算。在这个前提下,我们可以通过以下公式来计算产品在某个时间点的失效概率。
对于其他数据模型,失效率不是一个恒定值,而是随时间的变化而变化。只能通过数据建模和参数统计曲线的确定来计算失效概率。
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