[发明专利]仪器整机可靠度预测方法和系统

说明书

本发明涉及一种仪器整机可靠度预测方法和系统，通过对加速试验所得的多个失效时间数据排序后，采用预先建立的分布模型建立排序后的失效时间数据的统计量，并根据预设的显著性水平因子对所述统计量进行可靠度预测，能够有效筛查出可靠度较低的统计量，从而判断预先建立的分布模型是否可靠，提高了分布模型的选择可靠性，进而提高了加速试验准确性。

技术领域

本发明涉及加速退化试验技术领域，特别是涉及一种仪器整机可靠度预测方法和系统。

背景技术

加速退化试验是用加大试验应力来缩短试验周期的一种寿命试验方法。加速退化试验方法为高可靠长寿命产品的可靠性评定提供了基础。加速退化试验的类型很多，常用的是如下三类：

(1)恒定应力加速退化试验，简称恒加试验，即先选一组加速应力水平，然后将一定数量的样品分为若干组，每组在一个应力水平下进行寿命试验，直到各组均有一定数量的样品发生失效为止。

(2)步进应力加速退化试验，简称步加试验，即是先选定一组均高于正常应力水平的加速应力水平，试验开始时把一定数量的样品放置于初始水平下进行寿命试验，经过一段时间后提高应力水平继续进行寿命试验，经过一段时间后将应力水平提高至更高的应力水平，如此继续下去，直至有一定数量的样品发生失效为止。

(3)序进应力加速退化试验，简称序加试验。它与步加试验基本相同，不同之处在于它施加的加速应力水平将随时间连续上升。

一般情况下，在根据加速试验结果对试验样品的寿命等参数进行估计时，需要先选定一个分布模型。然而，传统技术一般根据经验来获取分布模型，这种方式得到的分布模型可靠性难以预测，从而影响了加速试验准确性。

发明内容

基于此，有必要针对根据经验来选择分布模型，分布模型的选择可靠性较低，导致加速试验准确性较差的问题，提供一种仪器整机可靠度预测方法和系统。

一种仪器整机可靠度预测方法，包括以下步骤：

获取对仪器整机样品进行加速试验所得的多个失效时间数据；

对所述失效时间数据进行排序，采用预先建立的分布模型建立排序后的失效时间数据的统计量；

根据预设的显著性水平因子对所述统计量进行可靠度预测。

一种仪器整机可靠度预测系统，包括：

获取模块，用于获取对仪器整机样品进行加速试验所得的多个失效时间数据；

排序模块，用于对所述失效时间数据进行排序，采用预先建立的分布模型建立排序后的失效时间数据的统计量；

预测模块，用于根据预设的显著性水平因子对所述统计量进行可靠度预测。

上述仪器整机可靠度预测方法和系统，通过对加速试验所得的多个失效时间数据排序后，采用预先建立的分布模型建立排序后的失效时间数据的统计量，并根据预设的显著性水平因子对所述统计量进行可靠度预测，能够有效筛查出可靠度较低的统计量，从而判断预先建立的分布模型是否可靠，提高了分布模型的选择可靠性，进而提高了加速试验准确性。

附图说明

图1为一个实施例的仪器整机可靠度预测方法流程图；

图2为一个实施例的仪器整机可靠度预测系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案进行说明。

如图1所示，本发明提供一种仪器整机可靠度预测方法，可包括以下步骤：

S1，获取对仪器整机样品进行加速试验所得的多个失效时间数据；