威布尔(Weibull)分布的寿命试验方法研究报告.ppt

在產品早期失效期以及耗損失效期, 其失效率曲線是符合Weibull分布. 因此, 本試驗方法是基于產品開發階段的壽命是服從Weibull分布. 1. 雙參數Weibull分布模型 2. 形狀參數m數值的确定: 一般可由經驗确定, 如經驗無法确定, 則可采用如下方法: 案例一:利用MINITAB程序确定Weibull分布的形狀參數實例 某新產品開發過程中,QA為了判斷該產品的确實壽命時間,隨機選取14個樣本做700小時的壽命測試,測試人員在500小時後才開始檢查樣本,此後每隔100小時會檢查一次,請用MINITAB的參數分布分析判斷該產品的壽命情況(其中:壽命數据見後表). 3. 如果某种產品的Weibull形狀參數m已經确定, 則可做為經驗值供今後進行同類產品試驗時參考. 案例二:利用MINITAB程序确定壽命試驗樣本數量實例 某新產品開發過程中,客戶要求90%的產品壽命需達到500小時,QA根据以往經驗,認為該類型產品的壽命服從Weibull分布(形狀是8.55),每個測試樣辦的測試時間為600小時.若不允許有樣本失效,請用minitab确定需要多少樣本進行測試,才能确保90%的產品壽命能達到500小時. * * * 威布爾(Weibull)分布的可靠性/壽命試驗方法 m --形狀參數 η--尺度參數 在Weibull分布數,形狀參數m是一個很重要的指標, 當產品進行壽命試驗時, m與樣本數量有直接的聯系. 標准Weibull分布 a. 選取少量樣本, 例如5~8個; b. 進行完全壽命試驗, 并分別記錄每個樣本的失效時間(或cycle). c. 設定可靠度及置信度. d. 利用MINITAB程序計算出形狀參數m. 4 * 700 6 700 600 1 600 600 2 600 500 1 500 0 失效樣本數(個) 結束時間(h) 起始時間(h) 分別輸入 “起始時間(h)” “結束時間(h)”“失效樣本數(個)” 選擇“Weibull” 結果分析 得出形狀參數m=8.55 4. 當Weibull形狀參數已知時, 可利用MINITAB程序确定壽命試驗樣本的數量. 選擇可靠性,并輸入 “0.90”,時間項輸入 “500” 允許的最大失效數項輸入 “0” 每個單元的檢驗次數項輸入 “600” 分布選擇 “Weibull” 輸入 “8.55” 結果分析 所需測試的樣本數量是6個,這6個樣本在600小時測試時間內不能失效,該試驗計划的實際置信水平是95.05%.