《失效分析》PPT课件.ppt

《《失效分析》PPT课件.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《失效分析》PPT课件.ppt（36页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、1896 1920 1987 2006 三 失效分析 失效分析的目的： 找出产品的失效特征 、 失效模式 ， 对可 靠性加以预测 ， 明确失效原因 ， 为提高产品 的可靠性提供依据 。 典型失效率曲线 产品的可靠性取决于产品的失效率，产品的失 效随工作时间的变化可以分为早期失效、随机失效 、耗损失效 。 1 失效率曲线 (1) 第一段 递减 型（ DFR）。 产品投入使用早期，失效率较高而下降很快。 主要是 由于制造缺陷、部件缺陷、差的质量控 制、拙劣的工艺所 造成 。 改进措施：老练试验、筛选、质量控制、验收 试验。 (2) 第二段 恒定型（ CFR） 偶然失效期、随机失效期。产品的有效工作

2、 时间，有效寿命。 主要是由于环境、随机负荷、误操作、意外 的灾害以及尚不清楚的偶然因素所造成。 可由冗余、额外强度等措施来减少。 （ 3）第三段 递增型（ IFR） 主要是由于产品的疲劳、腐蚀、摩擦、循环载 荷、元器件、零部件老化所致。 通过加强对产品的降级、检查、监控、预防性 维修， 部件更换使 失效率仍不上升，以延长有效寿 命 在规定 的使用寿命期内，失效率曲线的全部变 化过程并不全部出现。同样的产品，在不同的条件 下使用，失效率曲线的形状也不同。 常见失效率曲线 （ a）产品在正式使用前经过严格的检查、调试 、筛选，早期失效期几乎不出现 （ b）产品达到耗损期的时间很长，在使用寿命 内

3、不出现耗损期，如计算机设备 （ c）有些产品在整个使用期内失效率一直递增 ，如有缺陷的计算机软件 （ d）产品由于设计、制造不良，或由于技术原 因，使用不久失效率就急剧上升 1896 1920 1987 2006 2 失效模式 硬 、 软件的失效模式与其物理特性 、 内在组成等有关 . 机械零件 的损坏或退化，从微观上看是起源 于原子、分子的变化。常见的失效模式有 : 弹性变形失效 疲劳断裂失效 磨损失效 蠕变失效 电子元件 的失效模式通过废次品、早期失 效、试验失效等形式表现出来 。 由于软件的错误导致系统输出不满足规定 的要求，称为软件失效。 通常由软件的内在缺陷即软件故障引起。 软件 的

4、失效模式具有如下特点 ： 软件的失效主要由设计缺陷造成，与拷贝无关； 软件没有磨损现象； 软件通过纠错其可靠性随时间可能提高； 软件的可靠性与其使用的环境没有直接的关系； 同样的软件在同样的条件下发生失效，不能通过 冗余来提高其可靠性 。 失效 模型分析一般要经过初步估计和检验两个步骤。 估计： 1）根据试验数据作失效频率直方图或可靠度函数图， 并与已知图形比较，从而确定模型； 2）根据产品的失效模式或以往的经验先确定失效的概 率分布类型，再用相应的概率纸进行图估，从而确定模型。 检验： 通过 数值分析进行拟和优度检验，常用的有 2检验法 和 K-S检验法。 3 失效模型分析 在一批产品中抽取

5、 n个样品进行试验，测得 其失效时间分别为 t1、 t2、 tn，通过这 些试验数据， 作出失效 频率 直方图 . 失效频率直方图法 按下式计算分组 数 (Sturges规则 ) k=1+3.3lgn .表示取整。按下表进行计算，得到子样分布计 算表。 i 第 i 组 范围 第 i 组失 效产品数 频率 f i * 归一化频率 f i = f i * / t 1 t 0 t 1 m 1 f 1 * f 1 k t k - 1 t k m k f k * f k 以 失效时间 t为横坐标， fi为纵坐标，作直方图， 并与已知失效密度曲线图形比较，从而确定模型。 1896 1920 1987 20

6、06 可靠度函数图形法 当试验数据较少时，可改为绘制可靠 度函数曲线。 a.整理数据 ,得到数据表 失效数 i 1 2 n t i t 1 t 2 t n F(t i ) F(t 1 ) F(t 2 ) F(t n ) b. 估计累积分布函数 F(ti) 当产品数 n20 时 F(ti)=i/(n+1) (平均秩 ) F(ti)=(i-0.3)/(n+0.4) (中位秩 ) 当产品数 n20时 F(ti)=i/n c. 以失效时间 ti为横坐标， R(ti)为纵坐标，在直角坐 标系中作图，并连成光滑曲线，得到可靠度函数曲线。 d. 将曲线与已知的各类可靠度函数曲线图形比较，从 而确定模型 最小

7、二乘法 最小二乘法就是使数据的观测值和回归直线（分 布直线）符合最好的回归系数的估计值。 比图估计法精确，其适用于各种试验数据分析。 正态分布的参数估计： 回归方程： 相当于回归方程： y=a+bx 因此，对于 zi和 ti（ i=1,2,r ），用最小 二乘法求出回归系数 a,b 即得： 寿命均方差的估计： 式中： 平均寿命的估计： 为了 确定总体的分布函数 F(x)，根据具体情况和 获得的数据，对总体的分布规律提出一个假设，即 H0: F(x)=F0(x, ) 其中， F0(x, )是一个含有不确定参数的分布函数族。 然后检验假设 H0是否成立。 失效模型的数值检验法 假设分布为 F 0

8、拒绝假设 选取统计量 u u u 计算 u 确定 u 的分布 给定置信度 1 - 查分位数 u 接受假设 u u 常用的数值检验方法 有 2检验法和 K-S检验法 1896 1920 1987 2006 2检验法 2检验法的基本思想就是对于假设，即 H0: F(x)=F0(x) 通过构造一个统计量，检验一个子样所决定的 经验分布函数 Fn(x)是否与 F0(x)一致。 该统计量可以鉴别 Fn(x)与 F0(x)的不同是由于 子样的随机性引起的，还是由于 Fn(x)完全不同 于 F0(x)所引起的。 将 区间（ - ， ）根据具体情况分为 k个不相交 的区间：（ a1,a2，（ a2,a3， ，

9、 (ak,ak+1)。 子样 观测值 x1、 x2、 、 xn落在第 i个区间 (ai,ai+1) 的个数 mi称为第 i个区间的实际频数， mi/n为相应的频 率。在第 i个区间内的理论概率 pi由下式 决定 pi=P(aixa i+1)=F0(ai+1)- F0(ai), i=1,2, k npi称为第 i个区间内的理论 频数 . 构造 统计量 当 子样容量 n充分大 (n50) 时，则不论总体服 从什么分布，统计量 2总是近似地服从自由度为 k- r-1的 2分布。其中 r为当理论分布函数 F0(x)的参数 未知时所需估计的参数个数； k为不相交的区间数。 k i i ii np npm

10、 1 2 2 )( 取 置信概率（显著性水平）为 ，对于 2 分布，有 （上侧分位数） 因此，对于给定的置信度 1- ，否定域为 )1( 22 rkP )1(22 rk 1） 根据失效模型的估计，假设 F0(x)的函数形式 2） 估计 F0(x)中的各参数值 3） 对总体的分布函数 F(x)作出假设： H0: F(x)=F0(x) 4） 将区间（ - ， ）根据具体情况分为 k个不 相交的区间 5） 统计各区间的实际频数 mi 6） 计算各区间的理论概率 pi 检验步骤 ： 7） 计算称各区间的理论频数 npi 8） 计算统计量 2 9） 给定置信概率（显著性水平）为 10） 查上侧分位数 1

11、1） 确定否定域，作出拒绝或接受的判断 )1(2 rk 例 : 220个产品的失效时间记录如下所示 .试检验 该产品的寿命是否服从指数分布 . 时间 t/h 0- 100 100- 200 200- 300 300- 400 400- 500 500- 600 600- 700 700- 800 800- 900 失效 数 /个 39 50 35 32 28 18 12 4 2 )(2 9 3)28 5 0 501 5 03950( 2 2 0 11 1 h rt n t k i ii )(29311 1 h t tetRtFH 293 1 0 1)(1)(: 解 : 假设服从指数分布 ,参数

12、 未知 ,其估计值 : 假设 : 9 0 5.36)( 1 2 2 k i i ii np npm 其中计算 : 取显著水平 =0.10,r=k-m-1=6,查表 : 由于 : 故拒绝原假设 . )2 9 3/e x p (1)2 9 3/e x p (1 1 iii ttp 6.10)6()( 2 10.02 r )(22 r K-S检验 法 (亦称 d检验法 )比 X方检验法精确 , 而且还适合 子样容量较小的情况 。 其 基本思想为 ： 构造统计量 n nn Dnz xxFxFD )()(m ax 0 可以证明随机变量 z的分布函数 为 2检验法相同，对于给定的置信度 1- ， K-S检验 法的否定域为 其中 ， z 为随机变量 z分布的上侧分位数。 K-S检验法的检验步骤与 2检验法类似。 )2e x p ()1()( 22 zkzF k nzD zz n / , 即