CN102184292A - 服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法 - Google Patents

服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102184292A
CN102184292A CN2011101185783A CN201110118578A CN102184292A CN 102184292 A CN102184292 A CN 102184292A CN 2011101185783 A CN2011101185783 A CN 2011101185783A CN 201110118578 A CN201110118578 A CN 201110118578A CN 102184292 A CN102184292 A CN 102184292A
Authority
CN
China
Prior art keywords
stress
product
reliability
humidity
failure rate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2011101185783A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102184292B (zh
Inventor
胡薇薇
丁潇雪
孙宇锋
祁邦彦
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Suzhou Hangda Technology Innovation Development Co ltd
Original Assignee
Beihang University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beihang University filed Critical Beihang University
Priority to CN 201110118578 priority Critical patent/CN102184292B/zh
Publication of CN102184292A publication Critical patent/CN102184292A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102184292B publication Critical patent/CN102184292B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Testing Resistance To Weather, Investigating Materials By Mechanical Methods (AREA)

Abstract

一种服从指数分布的电子产品的可靠性预计模型修正方法,步骤如下:1,分析产品的使用区域;2,采集使用区域内各省、市的历年气象信息,计算各地区温度应力和湿度应力的年平均值;3,分别构造温度和湿度概率密度分布函数,求取使用区域温度应力和湿度应力的年平均值;4,分析产品使用过程中所承受的各项应力;5,选择可靠性预计手册,根据应力分析模型计算元器件工作失效率;6,绘制产品任务可靠性框图,综合计算产品工作失效率;7,进行加速寿命试验,记录试验数据;8,计算试验条件下产品平均故障前时间及正常工作条件下工作失效率;9,比较可靠性预计和加速寿命试验得到的产品工作失效率,计算湿度应力产生的误差,提出可靠性预计修正模型。

Description

服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法
所属技术领域
本发明涉及一种电子产品的可靠性预计模型修正方法,具体说,涉及服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法,属于***工程***可靠性技术领域。
背景技术
近年来,我国电子产品得到了迅猛的发展。但就整体而言,国内电子产品的技术含量、可靠性等与国外同类先进产品仍然有一定的差距。电子产品可靠性的高低是由设计研制、生产制造、测试检验、使用维护等各阶段的工作质量决定的。要提高电子产品的可靠性,必须把握好设计、生产、管理等各个有关环节,掌握各个环节所涉及的可靠性设计、可靠性预计、可靠性试验评价等关键可靠性技术。
电子产品是由一系列电子元器件组成,电子元器件的失效会直接导致产品不能运行。随着现代电子工业的发展,电子产品逐渐向着高性能、高精度和高集成度的方向发展,其功能越来越多,自身结构越来越复杂,使用的电子元器件越来越多,引发的故障也随之增多。
可靠性预计是在设计阶段对***可靠性进行定量的估计,是根据产品的历史可靠性数据、产品的构成和结构特点、产品的工作环境等因素估计组成产品的部件及产品可靠性。目前,电子产品的可靠性预计技术已经趋于成熟。但是传统的可靠性预计方法往往不能反映出产品工作的实际情况,也不能满足生产和应用的需要。此外,传统的可靠性预计方法由于不考虑湿度应力而存在着较大的误差。因此,需要探索一种适用于服从指数分布的电子产品的可靠性预计模型修正方法。加速试验是在不引入新失效机理的前提下,通过采用加大应力(温度、湿度)的方法促使样品在短期内失效,以预测产品在正常工作条件或储存条件下的可靠性的试验。产品加速寿命试验的结果可以作为修正服从指数分布电子产品的可靠性预计模型的依据。
发明内容
本发明的目的是:提供一种服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法,能够准确且客观的对产品的可靠性预计模型做出修正。
本发明的技术方案:分析电子产品使用区域的气象信息,分别构造温度概率密度分布函数和湿度概率密度分布函数并求平均值;采用GJB299C-2006中应力分析法对产品进行可靠性预计,计算产品工作失效率的理论值;进行产品加速寿命试验;分析试验数据,计算产品工作失效率的试验值;比较上述两项结果,分析湿度应力产生的误差,对可靠性预计模型进行修正。
本发明一种服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法,其步骤如下:
步骤1,分析产品的使用区域并按省、直辖市、自治区进行划分;
步骤2,采集使用区域内各省、直辖市、自治区的历年气象信息,计算各地区温度应力和湿度应力的年平均值;
步骤3,对各地区温度应力、湿度应力的年平均值进行分组,分别绘制直方图,根据直方图的分布趋势,分别构造温度概率密度分布函数和湿度概率密度分布函数,求取使用区域温度应力和湿度应力的年平均值;
步骤4,在充分了解元器件信息的基础上,分析产品使用过程中所承受的各项应力;
步骤5,选择可靠性预计手册,确定各类元器件进行应力分析的模型,计算元器件工作失效率;
步骤6,绘制产品任务可靠性框图,综合计算产品工作失效率;
步骤7,进行恒应力、定时截尾加速寿命试验,记录试验数据;
步骤8,计算试验条件下产品平均故障前时间,计算正常工作条件下产品平均故障前时间及工作失效率;
步骤9,比较可靠性预计和加速寿命试验得到的产品工作失效率,计算湿度应力产生的误差,提出可靠性预计修正模型。
其中,步骤1中所述的产品使用区域是指中国大陆所有的省、自治区、直辖市。
其中,步骤2所述的历年气象信息是指中国气象部门官方记录的近十年的累年各月平均温度、相对湿度。
其中,步骤2所述的年平均值是指累年各月平均温度、湿度的均值。
其中,步骤3中所述的直方图是指频数直方图。
其中,步骤3中所述的温度应力的年平均值是指使用区域的温度应力平均值,该值可以视为产品正常工作条件下的温度应力值。
其中,步骤3中所述的湿度应力的年平均值是指使用区域的湿度应力平均值,该值可以视为产品正常工作条件下的湿度应力值。
其中,步骤4中所述的元器件信息包括元器件的生产厂家、生产地、材料、质量等级、性能参数等。
其中,步骤4中所述的应力是指温度应力、电应力、震动应力等。
其中,步骤5中所述的可靠性预计手册是指最新版本的电子设备可靠性预计手册,对于国产产品一般常用GJB299C-2006《电子设备可靠性预计手册》。
其中,步骤6中所述的任务可靠性框图是指用以估计产品在执行任务过程中完成规定功能的概率,描述完成任务过程中产品各单元的预定作用并度量工作有效性的一种可靠性模型。
其中,步骤7中所述的应力是指试验条件下的温度应力和湿度应力,应大于正常工作条件下的应力水平。
其中,步骤7中所述的定时截尾是指试验总时间为定值。
其中,步骤7中所述的试验数据是指试验样品发生硬件故障的时间和顺序。
其中,步骤8中所述的平均故障前时间是指所有样品从开始工作到发生故障之间的时间间隔的平均值。
其中,步骤8中所述的工作失效率是指平均故障前时间的倒数。
其中,步骤9中所述的结果指的是可靠性预计得到的产品工作失效率和加速寿命试验得到的产品工作失效率,二者均为正常工作条件下。
本发明与现有技术相比有如下优点:
第一,该方法从时间上和空间上对工作环境温度进行了更为深入的讨论,得到的温度和湿度应力值更为准确的反映了产品正常工作条件下温度、湿度应力的平均水平。
第二,本发明综合考虑了产品的设计、环境因素,能够准确且客观的对产品的使用效果做出评估。
第三,本发明从试验的角度对可靠性预计方法和模型进行了修正。
第四,本方法可以制作成软件,通过参数的输入得到元器件、组件、部件、分***、***各级工作失效率信息。
附图说明
图1为产品工作环境温度、湿度应力平均值计算流程图;
图2为产品可靠性预计流程图;
图3为可靠性预计模型修正流程图。
图4为本发明所述的修正方法流程图
具体实施方式
本发明一种服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法见图4所示,其步骤如下:
步骤1,分析产品的使用区域并按省、直辖市、自治区进行划分;
步骤2,采集各省、直辖市、自治区的历年气象信息,计算各地区温度应力和湿度应力的年平均值,见图1所示,其详细步骤如下:
步骤201,采集使用区域内各省、直辖市、自治区的历年气象信息。
步骤202,利用各省、直辖市、自治区的累年各月平均温度、湿度,计算各地区温度应力、湿度应力的年平均值。
(1)年平均温度:
Figure BDA0000060035020000041
(2)年平均湿度:
Figure BDA0000060035020000042
步骤3,对各地区温度应力、湿度应力年平均值进行分组,分别绘制直方图,根据直方图的分布趋势,分别构造温度概率密度分布函数和湿度概率密度分布函数,求取使用区域温度应力和湿度应力的年平均值,见图1所示,其详细步骤如下:
步骤301,分别对各地区温度应力、湿度应力的年平均值进行分组,绘制直方图。
步骤302,观察数据的分布趋势,分别构造温度概率密度分布函数和湿度概率密度分布函数。
步骤303,分别对步骤302中得到的函数求取期望值,该期望值即为使用区域温度应力和湿度应力的年平均值。
以某型视频编解码器为例,工作区域遍及全国,工作环境差异很大。其工作范围从北至东北三省,南到广东、福建,西至西藏自治区。可以将视频编解码器的工作区域粗略划分为表1中的20个省、直辖市、自治区,各省市的计算结果见下列表1所示。
表1-中国典型省市地区年平均温度、湿度
  No.   省   Tu(℃)   RHu(%)   No.   省   Tu(℃)   RHu(%)
  1   黑龙江   2.5   43.9%   11   北京   17.8   57.8%
  2   甘肃   5.1   45.6%   12   安徽   18.1   58.1%
  3   吉林   5.6   46.2%   13   河北   18.6   58.6%
  4   西藏   6.2   40.5%   14   湖北   18.6   51.3%
  5   青海   7.6   47.6%   15   江苏   19.8   59.8%
  6   辽宁   11.4   51.4%   16   浙江   20.1   60.0%
  7   山西   11.5   51.5%   17   湖南   21.3   61.3%
  8   陕西   11.8   51.8%   18   福建   23.5   63.5%
  9   河南   13   53.0%   19   海南   24.9   74.5%
  10   山东   14.1   54.1%   20   广东   25.6   64.9%
根据表1中的温度数据,我们可以发现:黑龙江省达到了温度概率密度分布函数的最低值(Tumin)2.5℃,广东省达到了最高值(Tumax)25.6℃。产品使用区域内的温度概率密度分布函数见公式(3):
Figure BDA0000060035020000051
公式(3)应满足:
∫ 2.5 25.6 f ( T u ) dT u = 1 - - - ( 4 )
温度应力的年平均值T平均=15.05℃,计算过程见公式(5):
∫ 2.5 25.6 T u f ( T u ) d T u = 15.05 - - - ( 5 )
根据表1中的湿度数据,我们可以发现:西藏自治区达到了湿度概率密度分布函数的最低值(RHumin)40.5%,海南省达到了最高值(RHumax)74.5%。产品使用区域内的湿度概率密度分布函数见公式(6):
Figure BDA0000060035020000054
公式(6)应满足:
∫ 40.5 % 74.5 % g ( RH u ) d RH u = 1 - - - ( 7 )
湿度应力的年平均值RH平均=57.5%,计算过程见公式(8):
∫ 40.5 % 74.5 % RH u g ( RH u ) d RH u = 57.5 % - - - ( 8 )
步骤4,在充分了解元器件信息的基础上,分析产品使用过程中所承受的各项应力,见图2所示,其详细步骤如下:
步骤401,分析电子产品的元器件清单,调查元器件来源。
步骤402,对电子元器件进行分类。
步骤5,选择可靠性预计手册,确定各类元器件进行应力分析的模型,计算元器件工作失效率,见图2所示,其详细步骤如下:
步骤501,选择可靠性预计手册。
步骤502,确定各类元器件进行应力分析的模型,统计元器件信息。
步骤503,分析产品使用过程中所承受的各项应力。
步骤504,根据应力分析模型计算元器件工作失效率。
步骤6,绘制产品任务可靠性框图,综合计算产品工作失效率,见图2所示,其详细步骤如下:
步骤601,绘制产品任务可靠性框图。
步骤602,综合计算产品工作失效率。
视频编解码器中,元器件质量等级为I级;环境条件为地面良好;环境温度为15.05℃;电应力比为0.2;环境因子πE选择1.0。采用GJB299C-2006进行可靠性预计。将所有元器件的工作失效率求和得到产品工作失效率为9.0805(10-61/h),换算为MTTF为110113小时或12.57年。
步骤7,进行恒应力、定时截尾产品加速寿命试验,记录试验数据,见图3所示,其详细步骤如下:
步骤701,确定加速寿命试验的温度应力和湿度应力,进行恒应力、定时截尾加速寿命试验。
步骤702,记录产品加速寿命试验数据,剔除软件故障。
步骤8,计算试验条件下产品平均故障前时间,计算正常工作条件下产品平均故障前时间及工作失效率,见图3所示,其详细步骤如下:
步骤801,计算试验条件下产品平均故障前时间。
步骤802,计算正常工作条件下产品平均故障前时间及工作失效率,正常工作应力为温度15℃,相对湿度57.5%。
步骤9,比较可靠性预计和加速寿命试验得到的产品工作失效率,计算湿度应力产生的误差,提出可靠性预计修正模型,见图3所示,其详细步骤如下:
步骤901,比较可靠性预计和加速寿命试验得到的产品工作失效率,根据公式(9)计算57.5%湿度应力误差系数π575%
λ预计(1+π57.5%)=λ试验            (9)
步骤902,根据π575%计算其他湿度应力误差系数。
π ( RH ) = ( 1 + π 57.5 % ) ( 57.5 % RH ) - 3 - 1 - - - ( 10 )
步骤903,提出可靠性预计修正模型:
Figure BDA0000060035020000072
某型视频编解码器加速寿命试验数据见表2。根据Peck-温湿模型,在试验应力TS=85℃,RHS=95%,正常工作条件应力Tu=15℃,RHu=57.5%条件下,对试验数据进行分析得到正常工作条件下该型视频编解码器的工作失效率为1.0359(10-51/h),平均故障前时间MTTF约为11.02年。根据公式(9)得到湿度应力误差系数π575%为0.14,可靠性预计修正模型为:
表2-某型视频编解码器加速寿命试验数据
Figure BDA0000060035020000074
Figure BDA0000060035020000081

Claims (10)

1.一种服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法,其特征在于:该方法的具体步骤如下:
步骤1,分析产品的使用区域并按省、直辖市、自治区进行划分;
步骤2,采集使用区域内各省、直辖市、自治区的历年气象信息,计算各地区温度应力和湿度应力的年平均值;
步骤3,对各地区温度应力、湿度应力的年平均值进行分组,分别绘制直方图,根据直方图的分布趋势,分别构造温度概率密度分布函数和湿度概率密度分布函数,求取使用区域温度应力和湿度应力的年平均值;
步骤4,在充分了解元器件信息的基础上,分析产品使用过程中所承受的各项应力;
步骤5,选择可靠性预计手册,确定各类元器件进行应力分析的模型,计算元器件工作失效率;
步骤6,绘制产品任务可靠性框图,综合计算产品工作失效率;
步骤7,进行恒应力、定时截尾加速寿命试验,记录试验数据;
步骤8,计算试验条件下产品平均故障前时间,外推正常工作条件下产品平均故障前时间及工作失效率;
步骤9,比较可靠性预计和加速寿命试验得到的产品工作失效率,计算湿度应力产生的误差,提出可靠性预计修正模型。
2.根据权利要求1所述的服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法,其特征在于:步骤1中所述的产品使用区域是指中国大陆所有的省、自治区、直辖市。
3.根据权利要求1所述的服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法,其特征在于:步骤2所述的历年气象信息是指中国气象部门官方记录的近十年的累年各月平均温度、相对湿度;所述的年平均值是指累年各月平均温度、湿度的均值。
4.根据权利要求1所述的服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法,其特征在于:步骤3中所述的直方图是指频数直方图;所述的温度应力的年平均值是指使用区域的温度应力平均值,该值视为产品正常工作条件下的温度应力值;所述的湿度应力的年平均值是指使用区域的湿度应力平均值,该值视为产品正常工作条件下的湿度应力值。
5.根据权利要求1所述的服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法,其特征在于:步骤4中所述的元器件信息包括元器件的生产厂家、生产地、材料、质量等级、性能参数;所述的应力是指温度应力、电应力、震动应力。
6.根据权利要求1所述的服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法,其特征在于:步骤5中所述的可靠性预计手册是指最新版本的电子设备可靠性预计手册,对于国产产品则用GJB299C-2006《电子设备可靠性预计手册》。
7.根据权利要求1所述的服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法,其特征在于:步骤6中所述的任务可靠性框图是指用以估计产品在执行任务过程中完成规定功能的概率,描述完成任务过程中产品各单元的预定作用并度量工作有效性的一种可靠性模型。
8.根据权利要求1所述的服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法,其特征在于:步骤7中所述的应力是指试验条件下的温度应力和湿度应力,应大于正常工作条件下的应力水平;所述的定时截尾是指试验总时间为定值;所述的试验数据是指试验样品发生硬件故障的时间和顺序。
9.根据权利要求1所述的服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法,其特征在于:步骤8中所述的平均故障前时间是指所有样品从开始工作到发生故障之间的时间间隔的平均值;所述的工作失效率是指平均故障前时间的倒数。
10.根据权利要求1所述的服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法,其特征在于:步骤9中所述的结果指的是可靠性预计得到的产品工作失效率和加速寿命试验得到的产品工作失效率,二者均为正常工作条件下。
CN 201110118578 2011-03-30 2011-05-09 服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法 Expired - Fee Related CN102184292B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN 201110118578 CN102184292B (zh) 2011-03-30 2011-05-09 服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201110078152 2011-03-30
CN201110078152.X 2011-03-30
CN 201110118578 CN102184292B (zh) 2011-03-30 2011-05-09 服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102184292A true CN102184292A (zh) 2011-09-14
CN102184292B CN102184292B (zh) 2013-03-13

Family

ID=44570469

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN 201110118578 Expired - Fee Related CN102184292B (zh) 2011-03-30 2011-05-09 服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102184292B (zh)

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102646146A (zh) * 2012-04-24 2012-08-22 北京航空航天大学 一种基于田口方法的散热器优化设计方法
WO2013078999A1 (zh) * 2011-11-28 2013-06-06 华为技术有限公司 温度控制方法、***和基站设备
CN103678866A (zh) * 2012-09-06 2014-03-26 国际商业机器公司 用于计算***产品可靠度估计的方法和***
CN104881551A (zh) * 2015-06-15 2015-09-02 北京航空航天大学 电工电子产品成熟度评估方法
CN103258245B (zh) * 2013-05-10 2016-03-30 北京航空航天大学 一种新的电子产品失效率预计修正方法
CN105785954A (zh) * 2016-04-22 2016-07-20 北京航空航天大学 基于质量状态任务网络的制造***任务可靠性建模方法
CN106054105A (zh) * 2016-05-20 2016-10-26 国网新疆电力公司电力科学研究院 一种智能电表的可靠性预计修正模型建立方法
CN106529026A (zh) * 2016-11-08 2017-03-22 中国电子产品可靠性与环境试验研究所 混合集成电路模块可靠性评估方法和***
CN106761678A (zh) * 2016-12-09 2017-05-31 中国石油天然气集团公司 一种深水钻井隔水管失效分析方法及装置
EP3182287A1 (fr) * 2015-12-18 2017-06-21 Airbus Helicopters Procede et systeme de controle de la fiabilite d'au moins un equipement electronique installe dans un aeronef
CN108241917A (zh) * 2016-12-26 2018-07-03 北京天源科创风电技术有限责任公司 部件可靠性的评估方法和装置
CN110531186A (zh) * 2019-07-17 2019-12-03 广东科鉴检测工程技术有限公司 一种仪器的可靠性评估方法
CN113447875A (zh) * 2021-05-27 2021-09-28 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) 一种拆回智能电能表剩余寿命评估方法及***
CN115544441A (zh) * 2022-10-11 2022-12-30 成都海光微电子技术有限公司 一种高温工作寿命测试中回测时间点的确定方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08292239A (ja) * 1995-04-20 1996-11-05 Matsushita Electric Ind Co Ltd 電子機器の加速寿命試験方法と試験装置
CN101963636A (zh) * 2009-07-24 2011-02-02 北京圣涛平试验工程技术研究院有限责任公司 元器件长寿命评测方法
CN101984441A (zh) * 2010-10-27 2011-03-09 哈尔滨工业大学 基于eda技术的电子***多目标可靠性容差设计方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08292239A (ja) * 1995-04-20 1996-11-05 Matsushita Electric Ind Co Ltd 電子機器の加速寿命試験方法と試験装置
CN101963636A (zh) * 2009-07-24 2011-02-02 北京圣涛平试验工程技术研究院有限责任公司 元器件长寿命评测方法
CN101984441A (zh) * 2010-10-27 2011-03-09 哈尔滨工业大学 基于eda技术的电子***多目标可靠性容差设计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王锋 等: "指数分布加速寿命试验分析", 《华侨大学学报(自然科学版)》 *
郭云珺 等: "发电机可靠性寿命模拟试验的设计", 《船电技术》 *

Cited By (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013078999A1 (zh) * 2011-11-28 2013-06-06 华为技术有限公司 温度控制方法、***和基站设备
CN102646146A (zh) * 2012-04-24 2012-08-22 北京航空航天大学 一种基于田口方法的散热器优化设计方法
CN102646146B (zh) * 2012-04-24 2013-12-04 北京航空航天大学 一种基于田口方法的散热器优化设计方法
CN103678866A (zh) * 2012-09-06 2014-03-26 国际商业机器公司 用于计算***产品可靠度估计的方法和***
CN103678866B (zh) * 2012-09-06 2017-06-09 国际商业机器公司 用于计算***产品可靠度估计的方法和***
CN103258245B (zh) * 2013-05-10 2016-03-30 北京航空航天大学 一种新的电子产品失效率预计修正方法
CN104881551A (zh) * 2015-06-15 2015-09-02 北京航空航天大学 电工电子产品成熟度评估方法
CN104881551B (zh) * 2015-06-15 2018-02-06 北京航空航天大学 电工电子产品成熟度评估方法
US10006954B2 (en) 2015-12-18 2018-06-26 Airbus Helicopters Method and a system for monitoring the reliability of at least one piece of electronic equipment installed in an aircraft
EP3182287A1 (fr) * 2015-12-18 2017-06-21 Airbus Helicopters Procede et systeme de controle de la fiabilite d'au moins un equipement electronique installe dans un aeronef
FR3045861A1 (fr) * 2015-12-18 2017-06-23 Airbus Helicopters Procede et systeme de controle de la fiabilite d'au moins un equipement electronique installe dans un aeronef
CN105785954A (zh) * 2016-04-22 2016-07-20 北京航空航天大学 基于质量状态任务网络的制造***任务可靠性建模方法
CN105785954B (zh) * 2016-04-22 2018-10-02 北京航空航天大学 基于质量状态任务网络的制造***任务可靠性建模方法
CN106054105B (zh) * 2016-05-20 2019-01-15 国网新疆电力公司电力科学研究院 一种智能电表的可靠性预计修正模型建立方法
CN106054105A (zh) * 2016-05-20 2016-10-26 国网新疆电力公司电力科学研究院 一种智能电表的可靠性预计修正模型建立方法
CN106529026A (zh) * 2016-11-08 2017-03-22 中国电子产品可靠性与环境试验研究所 混合集成电路模块可靠性评估方法和***
CN106761678A (zh) * 2016-12-09 2017-05-31 中国石油天然气集团公司 一种深水钻井隔水管失效分析方法及装置
CN108241917A (zh) * 2016-12-26 2018-07-03 北京天源科创风电技术有限责任公司 部件可靠性的评估方法和装置
CN110531186A (zh) * 2019-07-17 2019-12-03 广东科鉴检测工程技术有限公司 一种仪器的可靠性评估方法
CN113447875A (zh) * 2021-05-27 2021-09-28 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) 一种拆回智能电能表剩余寿命评估方法及***
CN113447875B (zh) * 2021-05-27 2022-09-20 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) 一种拆回智能电能表剩余寿命评估方法及***
CN115544441A (zh) * 2022-10-11 2022-12-30 成都海光微电子技术有限公司 一种高温工作寿命测试中回测时间点的确定方法及装置
CN115544441B (zh) * 2022-10-11 2023-09-08 成都海光微电子技术有限公司 一种高温工作寿命测试中回测时间点的确定方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN102184292B (zh) 2013-03-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102184292B (zh) 服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法
CN107918103B (zh) 一种基于灰色粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法
CN103996077A (zh) 一种基于多维时间序列的电气设备故障预测方法
CN103745081A (zh) 一种电子式电能表可靠性分析方法
CN108108530B (zh) 一种适用于结构连接件的疲劳寿命校准方法
CN102520279B (zh) 空间电子设备加速寿命试验中温度加速基准应力确定方法
CN104020401A (zh) 基于云模型理论的变压器绝缘热老化状态的评估方法
CN105404280A (zh) 基于自回归动态隐变量模型的工业过程故障检测方法
CN115130495A (zh) 一种滚动轴承故障预测方法及***
CN115796059A (zh) 一种基于深度学习的电气设备寿命预测方法及***
CN105447593A (zh) 基于时间滞后集合的快速更新混合同化方法
CN109447512B (zh) 基于均匀设计的大电网可靠性评估方法
CN113742929B (zh) 一种针对格点气象实况的数据质量评价方法
CN109191408A (zh) 快速循环地面气象融合方法、装置及服务器
CN104537448B (zh) 一种基于纵向时刻的风电功率Markov链模型状态划分改进方法
CN103699932A (zh) 钢混结构钢筋点蚀的三维元胞自动机实时定量预测方法
CN117200223A (zh) 日前电力负荷预测方法和装置
CN104680010A (zh) 一种汽轮机组稳态运行数据筛选方法
CN111241471A (zh) 一种变压器在线监测大数据分布模型构建方法
CN105678078A (zh) 一种复杂机电***符号化质量特性灰色预测方法
CN102750445A (zh) 基于复化Simpson公式改进多变量灰色模型的故障预测方法
CN102779232A (zh) 基于样条插值改进多变量灰色模型的故障预测方法
CN115855416A (zh) 一种非平稳非高斯振动损伤等效试验谱制定方法
CN113642183A (zh) 一种具有可变样本容量残差ewma控制图的设计方法
CN101923605B (zh) 铁路防灾风预警方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20210402

Address after: 215000 no.1-3-201, hangqiao Road, hejiajiao village, Wangting Town, Xiangcheng District, Suzhou City, Jiangsu Province

Patentee after: Suzhou Hangda Technology Innovation Development Co.,Ltd.

Address before: Beijing Institute of reliability and systems engineering, 37 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing 100191

Patentee before: BEIHANG University

TR01 Transfer of patent right
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20130313

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee