极小子样加速退化试验数据可靠性评估方法

发布时间：2025-01-20 11:28

　　 针对极小子样的退化数据,对原始退化试验数据序列进行分段,依次从每段数据中随机抽取,组成新序列的方法扩充为大样本。考虑固定影响因素和随机影响因素,采用混合参数模型对扩充的样本进行建模,并采用two-stage方法估计模型参数。由最小二乘法估计每一样本的退化轨迹模型参数,计算混合参数模型的参数,由混合参数模型推导出产品失效时间累积概率分布函数。通过与自然贮存的大样本数据的比较表明,运用分段随机抽样方法对加速试验后的数据序列进行再抽样,可有效扩充试验样本量,无需虚拟扩充数据,解决了加速退化试验评估失效时间分布时样本量少的问题。

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【部分图文】：

图1 分段随机抽样与非分段对比

通过以上方法将极小子样扩充为大样本量后,运用混合参数模型对退化轨迹进行建模,求解失效时间的分布。2混合参数评估模型

图2 加速度计加速退化试验数据

以加速度计的高温加速贮存试验为例,选取性能参数为标度因数(单位为ppm,即10-6),试验样本量为3,属于极小子样试验。试验中,温度设定为80℃,测量时间间隔120h,试验终止时间2160h。初始时刻性能退化量为零,共测得19个数据,如图2所示。根据文献[16-17],本....

图3 失效时间累积概率分布曲线F(t)

令失效阈值为300,T的累积概率分布曲线如图3所示。由于η(t)～Ν(φ1+μθtφ2,σθ2t2φ2),其方差与时间t有关,则失效时间T的分布不是正态分布,而是伯恩斯坦分布。T的概率密度曲线如图4所示,由图4可以看出,该分布为一偏峰分布。为了....

图4 失效时间概率密度曲线f(t)

由于η(t)～Ν(φ1+μθtφ2,σθ2t2φ2),其方差与时间t有关,则失效时间T的分布不是正态分布,而是伯恩斯坦分布。T的概率密度曲线如图4所示,由图4可以看出,该分布为一偏峰分布。为了说明该方法的可行性,收集了104套自然贮存的加速度计....

本文编号：4029194