基于退化量分布的高量程MEMS加速度计的可靠性评估

高量程MEMS微加速度计主要应用于航空、航天及军工等高可靠性要求的惯导领域。为了更好进行微加速度计的可靠性寿命预测,提出一种基于退化量分布,以实验数据拟合推导出分布模型参数的变化关系从而更加准确的评估微加速度计的可靠性寿命。实验研究结论表明采用新的评估方法能够获得更准确的微加速度计可靠性预测。

基于灰色系统理论的加速退化试验可靠性评估

加速退化试验的原始数据大部分是离散分布的,导致难以适用于传统可靠性评估方法。在加速退化试验数据的可靠性评估研究方面,提出了使用灰色系统理论方法来分析加速退化试验中获取的原始数据,通过对加速退化试验获得的量纲和时间长度均不相等的实验原始数据进行预处理、灰色关联度考查并建立灰色离散模型,实现初始数据同一性。最后以某电子组件加速退化试验数据为例,通过数据预处理和灰色系统理论分析两大步骤,实现对70℃下的加速退化试验原始数据的分析处理,验证了灰色系统理论对原始试验数据的处理可以进一步提高可靠性评估的实用性。

基于优化SVM的BUCK电路故障诊断方法

核心功率器作为功率变换器的重要组成部分,一旦发生故障,直接影响电路的安全运行。为此设计核心功率器件的加速退化实验方案,采用加速退化实验中退化程度最为严重的电解电容和SiC MOSFET功率管代表DC-DC变换器的软故障器件。实验设定5种工况条件,分别采集每种工况条件下的4种电路信号。采用ReliefF算法对48维特征进行特征优选,采用粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)进行故障分类,并与SVM、KNN分类算法进行对比分析,验证了所提方法的优越性。实验结果表明:PSO-SVM故障诊断方法可以获得更高的故障诊断率。

基于状态转移随机模型的SSADT可靠性评估方法

为评估步进应力加速退化试验(step stress accelerated degradation test,SSADT)中具有非线性退化趋势的产品的可靠性,提出一种基于状态转移的随机退化建模与可靠性评估方法。首先将状态转移关系与高斯随机过程相结合建立步进应力随机退化模型,以表征微观缺陷的产生和发展对宏观性能的影响;然后应用最佳线性逼近和随机过程曲线边界首达理论建立可靠性模型;最后将其应用在介质振荡器(dielectric resonator oscilla-tor,DRO)贮存可靠性评估中。以修正高斯牛顿算法和Powell共轭梯度算法相结合的方法对退化模型参数进行识别,其结果表明,状态转移随机退化模型能够有效地刻画产品SSADT中性能退化的非线性趋势特性和随机特性,得到较为准确的评估结果。

光电产品的新型寿命预测模型及其应用

大多数现有的寿命预测模型在处理光电产品实验数据时存在耗时长、精度低等问题。为了短时间内准确地预测光电产品的寿命,利用两参数威布尔函数拟合多组应力下的亮度衰减数据获得加速寿命,通过拟合优度检验参数确定Power函数来外推常规寿命,从而构建了一种新型的光电产品寿命预测模型:加速寿命外推模型(ALEM)。将该模型应用于真空荧光显示屏(VFD)寿命的快速预测,开展了4组恒定应力加速退化实验,实现了模型精度的评价。结果表明,设计的VFD加速退化实验方案正确可行,采集的实验数据客观地反映了VFD亮度衰减特性;ALEM准确地描述了加速应力下亮度的变化轨迹,很好地揭示了应力随寿命变化的规律,无需开展常规寿命实验便可精确地外推出产品的寿命,为现代光电产品的寿命评估开辟了一种新的方法和途径。