製品寿命推定 | shinraisei

加速試験による製品の寿命予測を支援します

・製品を構成する部品の周囲温度や湿度、温度差等や負荷などのストレス

　による寿命予測式を設定し、市場での使用環境における部品個々の特性

　寿命ηを推定します。（アレニウスモデル、べき乗則など）

　例：アルミ電解コンデンサ===温度差△Ｔも寿命に影響します

　　　寿命　Ｌ＝η＝η0×exp(Ｂ/Ｔ)×（△Ｔ)^n　

・試験条件を3水準以上に設定した試験結果を最尤法を用いて解析し、　　

　市場使用条件での故障時間分布（例：ワイブル分布）のパラメータを

　推定します。

　　　累積故障確率　Ｆ(t)＝1－１／exp(t/η)^m

・製品を構成する部品毎に推定した故障時間分布（ワイブル

　分布）を用いて、いろいろな構成部品からなる製品の目標

　時間での累積故障確率Ｆ(t)を推定します。

　製品の累積故障確率F(t）　

　　Ｆ(t)＝1－R1(t)×R2(t)×R3(t)×--×Rn(t)

　　　　R1(t)：ｱﾙﾐ電解ｺﾝﾃﾞﾝｻ1のt時間での信頼度

　　　　R2(t)：ｱﾙﾐ電解ｺﾝﾃﾞﾝｻ2のt時間での信頼度

　　　　R3(t)：ﾌｨﾙﾑｺﾝﾃﾞﾝｻ1のt時間での信頼度

　　　　　　　　　　-----------

　　　　Rn(t)：FETのt時間での信頼度

　図　最尤法を用いた加速試験結果の解析

　　　　上図のＸ、Ｙ軸はＸ軸：ln(t)、Ｙ軸：ln(-ln(1-F(t)))

　　注）加速試験３条件での形状ﾊﾟﾗﾒｰﾀｍは全て一致

　図　加速試験後の部品個別のワイブル解析

　　　　上図のＸ、Ｙ軸はＸ軸：ln(t)、Ｙ軸：ln(-ln(1-F(t)))

　　注1）製品の寿命目標：60000ｈ、1％

　　注2）部品個別では目標をクリアするが、製品寿命は

　　　　60000ｈでF(t)=2.1％　とクリアしない。　