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一般发热量不大的元器件且对流良好,温升不明显,我们直接用环境温度代替,省的麻烦.这一点在SR332issue3中也提及了.对于发热量的大元器件如晶体管,要么自己测,要么通过datasheet根据功耗算出Tc.
电池,严格意义上说应该是电芯,相对与其他电子器件比较特殊,通常不会有MTBF这个概念,因为它很少会失效,一旦出现那就涉及到安全了(会有UL1642或2054来管控).出现最多的就是性能下降,所以一般我们都通过充放电测试(快充和慢冲)来计算出多少个cycle后电池的续航能力(比如有效容量),再预计实际使用中的平均耗电电流和客户使用时间来得出一个平均寿命.
[quote]pif2216发表于2013-4-2217:25[url=pid=127477&ptid=14136][/url] 很好办的，调整下占空比、还有你预计的应力稍微调整下、环境温度稍做调整（用典型温度、不用极限温度），10...[/quote]
事实确实如此,而且预计出来的MTBF和通过返修数据计算出来的MTBF会相差2~5倍.
看到这份文件的时候,上海房价才5000,;P
[quote]gouyuning发表于2013-5-1818:11[url=pid=130271&ptid=11098][/url] 请教下，RDT和ORT两者的区别，尤其是ORT不太理解。[/quote]
RDT(ReliabilityDemonstrationTest)可以理解为可靠性鉴定测试,通常是决定产品是否满足规定的可靠性指标如MTBF等,并可作为量产是否的依据,而且仅针对某一个批次的产品.而ORT(OngoingReliabilityTest)更侧重于侦测产品量产后早期失效率和/或人,设备,材料,工艺的变化对可靠性的影响,测试种类远多于RDT.
其实许多偏态分布的标准差和均值都比较接近,最明显的例子就是指数分布,其均值和标准差就是一致的,最直观的方法就是比较你这组数据的均值和中位数或全部取对数后再比较均值和中位数就可区分出正态和对数正态分布,至于判定指数和Weibull分布,方法很多,通用的如卡方拟合,专用的如Bartlett和MANN.在寿命分布未明之前,你的83.2没什么意义,看上去像软件根据正态分布来得出95%分位数.
看来指数分布害人不浅,绝大部分人还是想当然认为A,B,C为指数分布,就算A,B,C都是指数分布,整个系统也绝非指数分布.从楼主的问题来看,目前只能假设A,B,C都是指数分布,如果运行到1000小时时,整个系统的可靠度R(1000)=0.223.
楼上有点错误,只有指数分布的特征寿命=平均寿命(MTBF),也只有在特征寿命时的不可靠度才是~63%.weibull分布下的平均寿命是和特征寿命(尺度参数)差异是很大的,尤其是形状参数小于1的情况下.
如果只有一个产品的话,随机性太强,有可能第一个样品极限为90度,而另外一个为100度或者更低,通常我们会要求3个左右,这样可以根据3个样品的极限来得出一个统计学上的置信下限(尽管样本还是太少).
强烈建议把权限20的改为10，搞得我只下载了部分章节。
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一般发热量不大的元器件且对流良好,温升不明显,我们直接用环境温度代替,省的麻烦.这一点在SR332issue3中也提及了.对于发热量的大元器件如晶体管,要么自己测,要么通过datasheet根据功耗算出Tc.
电池,严格意义上说应该是电芯,相对与其他电子器件比较特殊,通常不会有MTBF这个概念,因为它很少会失效,一旦出现那就涉及到安全了(会有UL1642或2054来管控).出现最多的就是性能下降,所以一般我们都通过充放电测试(快充和慢冲)来计算出多少个cycle后电池的续航能力(比如有效容量),再预计实际使用中的平均耗电电流和客户使用时间来得出一个平均寿命.
[quote]pif2216发表于2013-4-2217:25[url=pid=127477&ptid=14136][/url]
很好办的，调整下占空比、还有你预计的应力稍微调整下、环境温度稍做调整（用典型温度、不用极限温度），10...[/quote]
事实确实如此,而且预计出来的MTBF和通过返修数据计算出来的MTBF会相差2~5倍.
看到这份文件的时候,上海房价才5000,;P
[quote]gouyuning发表于2013-5-1818:11[url=pid=130271&ptid=11098][/url]
请教下，RDT和ORT两者的区别，尤其是ORT不太理解。[/quote]
RDT(ReliabilityDemonstrationTest)可以理解为可靠性鉴定测试,通常是决定产品是否满足规定的可靠性指标如MTBF等,并可作为量产是否的依据,而且仅针对某一个批次的产品.而ORT(OngoingReliabilityTest)更侧重于侦测产品量产后早期失效率和/或人,设备,材料,工艺的变化对可靠性的影响,测试种类远多于RDT.
其实许多偏态分布的标准差和均值都比较接近,最明显的例子就是指数分布,其均值和标准差就是一致的,最直观的方法就是比较你这组数据的均值和中位数或全部取对数后再比较均值和中位数就可区分出正态和对数正态分布,至于判定指数和Weibull分布,方法很多,通用的如卡方拟合,专用的如Bartlett和MANN.在寿命分布未明之前,你的83.2没什么意义,看上去像软件根据正态分布来得出95%分位数.
看来指数分布害人不浅,绝大部分人还是想当然认为A,B,C为指数分布,就算A,B,C都是指数分布,整个系统也绝非指数分布.从楼主的问题来看,目前只能假设A,B,C都是指数分布,如果运行到1000小时时,整个系统的可靠度R(1000)=0.223.
楼上有点错误,只有指数分布的特征寿命=平均寿命(MTBF),也只有在特征寿命时的不可靠度才是~63%.weibull分布下的平均寿命是和特征寿命(尺度参数)差异是很大的,尤其是形状参数小于1的情况下.
如果只有一个产品的话,随机性太强,有可能第一个样品极限为90度,而另外一个为100度或者更低,通常我们会要求3个左右,这样可以根据3个样品的极限来得出一个统计学上的置信下限(尽管样本还是太少).
强烈建议把权限20的改为10，搞得我只下载了部分章节。