CN108269004B - 产品寿命分析方法及终端设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了产品寿命分析方法及终端设备，该方法包括：设定产品寿命服从威布尔分布或I型极大值分布；通过加速因子变异系数模型，计算威布尔分布和I型极大值分布的加速因子的变异系数，并根据计算得出的两个加速因子的变异系数确定产品寿命所服从的分布模型；根据所确定的产品寿命分布模型，通过极大似然估计法对产品寿命进行分析。上述方法及终端设备能够科学、准确的对产品寿命进行分析评估。

Description

产品寿命分析方法及终端设备

技术领域

本发明属于寿命分析技术领域，尤其涉及产品寿命分析方法及终端设备。

背景技术

通常情况下，产品在出厂后，由于某种原因需要在仓库中贮存一段时间，由于贮存环境的作用，产品可靠性指标会有所下降。为了鉴定贮存期不同阶段产品质量的变化，需要在贮存过程中进行试验并分析试验数据。

一般可以通过加速寿命试验对产品进行寿命分析，而对产品进行加速寿命试验通常并不会直接得到产品的失效时间，因此通过上述试验数据进行产品寿命试验分析并不够科学、准确。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了产品寿命分析方法及终端设备，以解决现有技术中分析结果不够科学、准确的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种产品寿命分析方法，包括：

设定产品寿命服从威布尔分布或I型极大值分布；

通过加速因子变异系数模型，计算威布尔分布和I型极大值分布的加速因子的变异系数，并根据计算得出的两个加速因子的变异系数确定产品寿命所服从的分布模型；

根据所确定的产品寿命分布模型，通过极大似然估计法对产品寿命进行分析。

可选的，相邻应力间加速因子的变异系数之和：

高应力与常规应力间加速因子变异系数：

任意两个应力水平间加速因子的变异系数之和：

其中，k是加速试验的应力水平数，σ(K_i,i')和μ(K_i,i')分别是第i个和第i'个应力水平间加速因子的标准差和均值，CV(K_i,i')是相应的变异系数。

可选的，所述通过加速因子变异系数模型，计算威布尔分布的加速因子的变异系数，过程为：

设预设加速寿命试验条件对应k个应力S₁,S₂,…,S_k，设S₀<S₁<S₂<…<S_k，其中S₀为自然贮存对应的应力水平，在应力S_i下共有r_i个产品失效，失效时间分别为：

τ_i为S_i下的截尾时间，i＝1,2,…,k；

记试验样本总数为n，失效样本总数为

到达试验截尾时刻τ_k仍未失效的样本数为n-r，属于定时截尾型数据；

对于威布尔分布，高应力水平与常规应力水平之间的加速因子为：

其均值的估计为：

标准差的估计为：

其中：

故加速因子的变异系数为：

可选的，所述通过加速因子变异系数模型，计算I型极大值分布的加速因子的变异系数，过程为：

设预设加速寿命试验条件对应k个应力S₁,S₂,…,S_k，设S₀<S₁<S₂<…<S_k，其中S₀为自然贮存对应的应力水平，在应力S_i下共有r_i个产品失效，失效时间分别为：

τ_i为S_i下的截尾时间，i＝1,2,…,k；

记试验样本总数为n，失效样本总数为

到达试验截尾时刻τ_k仍未失效的样本数为n-r，属于定时截尾型数据；

对于I型极大值分布，高应力水平与常规应力水平之间的加速因子为：

其均值的估计为：

标准差的估计为：

其中：

故加速因子的变异系数为：

可选的，所述根据计算得出的两个加速因子的变异系数确定产品寿命所服从的分布模型，包括：

比较两个加速因子的变异系数的大小；

若威布尔分布对应的加速因子的变异系数大于I型极大值分布对应的加速因子的变异系数，则产品寿命所服从威布尔分布；

若威布尔分布对应的加速因子的变异系数小于I型极大值分布对应的加速因子的变异系数，则产品寿命所服从I型极大值分布；

若威布尔分布对应的加速因子的变异系数等于I型极大值分布对应的加速因子的变异系数，则产品寿命所服从威布尔分布和I型极大值分布的任一种。

可选的，所述根据所确定的产品寿命分布模型，通过极大似然估计法对产品寿命进行分析，过程为：

记贮存时间为t_i，该时刻检测样本数为n_i，失效数为x_i，则似然函数为：

其中，对威布尔分布

对I型极大值分布

通过求解

得到产品寿命分布模型的极大似然估计值。

本发明实施例的第二方面提供了一种产品寿命分析装置，包括：

分布设定模块，用于设定产品寿命服从威布尔分布或I型极大值分布；

计算模块，用于通过加速因子变异系数模型，计算威布尔分布和I型极大值分布的加速因子的变异系数，并根据计算得出的两个加速因子的变异系数确定产品寿命所服从的分布模型；

分析模块，用于根据所确定的产品寿命分布模型，通过极大似然估计法对产品寿命进行分析。

本发明实施例的第三方面提供了一种产品寿命分析终端设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：

获取产品在第一预设试验条件下的第一试验数据，以及产品在第二预设试验条件下的第二试验数据；

根据所述第一预设试验条件和所述第二预设试验条件，通过加速因子变异系数模型将所述第一试验数据转化为在所述第二预设试验条件下的第三试验数据；

根据所述第二试验数据和所述第三试验数据，通过极小卡方估计方法对产品寿命进行分析。

本发明实施例的第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种产品寿命分析方法的步骤。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例，首先设定产品寿命服从威布尔分布或I型极大值分布，然后通过加速因子变异系数模型，计算威布尔分布和I型极大值分布的加速因子的变异系数，并根据计算得出的两个加速因子的变异系数确定产品寿命所服从的分布模型，然后根据所确定的产品寿命分布模型，通过极大似然估计法对产品寿命进行分析，从而能够科学、准确的对产品寿命进行分析。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的产品寿命分析方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的产品寿命分析程序的运行环境示意图；

图3是本发明实施例提供的产品寿命分析程序的程序模块图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一

图1示出了本发明实施例一提供的产品寿命分析方法的实现流程，详述如下：

步骤S101，设定产品寿命服从威布尔分布或I型极大值分布。

步骤S102，通过加速因子变异系数模型，计算威布尔分布和I型极大值分布的加速因子的变异系数，并根据计算得出的两个加速因子的变异系数确定产品寿命所服从的分布模型。

步骤S103，根据所确定的产品寿命分布模型，通过极大似然估计法对产品寿命进行分析。

其中，每个预设试验条件对应一个应力，由于任意两个应力水平之间均存在加速因子，因此加速因子变异系数的定义并不唯一，常用的有以下三种形式：

相邻应力间加速因子的变异系数之和：

高应力与常规应力间加速因子变异系数：

任意两个应力水平间加速因子的变异系数之和：

其中，k是加速试验的应力水平数，σ(K_i,i')和μ(K_i,i')分别是第i个和第i'个应力水平间加速因子的标准差和均值，CV(K_i,i')是相应的变异系数。

作为一种可实施方式，所述通过加速因子变异系数模型，计算威布尔分布的加速因子的变异系数，过程为：

设预设加速寿命试验条件对应k个应力S₁,S₂,…,S_k，设S₀<S₁<S₂<…<S_k，其中S₀为自然贮存对应的应力水平，在应力S_i下共有r_i个产品失效，失效时间分别为：

τ_i为S_i下的截尾时间，i＝1,2,…,k。

记试验样本总数为n，失效样本总数为

到达试验截尾时刻τ_k仍未失效的样本数为n-r，属于定时截尾型数据。

对于威布尔分布，高应力水平与常规应力水平之间的加速因子为：

其均值的估计为：

标准差的估计为：

其中：

故加速因子的变异系数为：

作为另一种可实施方式，所述通过加速因子变异系数模型，计算I型极大值分布的加速因子的变异系数，过程为：

设预设加速寿命试验条件对应k个应力S₁,S₂,…,S_k，设S₀<S₁<S₂<…<S_k，其中S₀为自然贮存对应的应力水平，在应力S_i下共有r_i个产品失效，失效时间分别为：

τ_i为S_i下的截尾时间，i＝1,2,…,k；

记试验样本总数为n，失效样本总数为

到达试验截尾时刻τ_k仍未失效的样本数为n-r，属于定时截尾型数据；

对于I型极大值分布，高应力水平与常规应力水平之间的加速因子为：

其均值的估计为：

标准差的估计为：

其中：

故加速因子的变异系数为：

一个实施例中，所述根据计算得出的两个加速因子的变异系数确定产品寿命所服从的分布模型，包括：

比较两个加速因子的变异系数的大小。

若威布尔分布对应的加速因子的变异系数大于I型极大值分布对应的加速因子的变异系数，则产品寿命所服从威布尔分布；

若威布尔分布对应的加速因子的变异系数小于I型极大值分布对应的加速因子的变异系数，则产品寿命所服从I型极大值分布；

若威布尔分布对应的加速因子的变异系数等于I型极大值分布对应的加速因子的变异系数，则产品寿命所服从威布尔分布和I型极大值分布的任一种。

一个实施例中，所述根据所确定的产品寿命分布模型，通过极大似然估计法对产品寿命进行分析，过程为：

记贮存时间为t_i，该时刻检测样本数为n_i，失效数为x_i，则似然函数为：

其中，对威布尔分布

对I型极大值分布

通过求解

得到产品寿命分布模型的极大似然估计值。

以下以对电视机的二次电源寿命评估为例，进行进一步说明。本实施例中，假设二次电源寿命服从威布尔分布和I型极大值分布。

对于威布尔分布，根据加速贮存失效数据分析方法，结合预试验和加速试验失效数据，将二次电源失效时间折算到95℃。在威布尔分布假设下，可以得到模型未知参数极大似然估计值m＝1.5,η_95℃＝7.977月，b＝6545.999。对数似然函数值：lnL＝-17.3773。

据此，可得加速模型如下：lnη_i＝-15.7042+6545.999/T_i。取常规应力水平T₀＝25+273.15K，可得η₀＝518.6128月，故常规应力水平下的失效分布函数为：

因此，在常规应力水平下，二次电源的特征寿命为：η₀＝518.6128月(约43.2177年)。给定可靠度0.9，可得二次电源的可靠寿命t_0.9＝9.6408年；给定可靠度0.95，可得二次电源的可靠寿命t_0.95＝5.9663年。

对于I型极大值分布，结合预试验和加速试验失效数据，将二次电源失效时间折算到95℃。在I型极大值分布假设下，可以得到模型未知参数极大似然估计值为：σ＝2.5,μ_100℃＝2.241,b＝7325.669。对数似然函数值：lnL＝-22.8109。

据此，可得加速模型如下：μ_i＝-17.6576+7325.669/T_i，取常规应力水平T₀＝25+273.15K，可得μ₀＝6.9128，故常规应力水平下的失效分布函数为：

因此，在常规应力水平下，二次电源的特征寿命：η₀＝exp(μ₀)＝1005.0734月(约83.7561年)。给定可靠度0.9，可得二次电源的可靠寿命t_0.9＝10.4105年；给定可靠度0.95，可得二次电源的可靠寿命t_0.95＝5.3921年。

根据上述数据进行模型选择：根据基于加速因子变异系数的模型选择方法，计算95℃与25℃之间加速因子的变异系数，可以得到：

威布尔分布假设下：

在I型极大值分布假设下：

由于CV_wei(K_0,q)＞CV_ext(K_0,q)，故选择I型极大值分布作为二次电源的贮存寿命分布。

上述产品寿命分析方法，首先设定产品寿命服从威布尔分布或I型极大值分布，然后通过加速因子变异系数模型，计算威布尔分布和I型极大值分布的加速因子的变异系数，并根据计算得出的两个加速因子的变异系数确定产品寿命所服从的分布模型，然后根据所确定的产品寿命分布模型，通过极大似然估计法对产品寿命进行分析，从而能够科学、准确的对产品寿命进行分析。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

实施例二

对应于上文实施例所述的产品寿命分析方法，图2示出了本发明实施例提供的产品寿命分析程序的运行环境示意图。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。

在本实施例中，所述的产品寿命分析程序200安装并运行于终端设备20中。该终端设备20可包括，但不仅限于，存储器201和处理器202。图2仅示出了具有组件201-202的终端设备20，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

所述存储器201在一些实施例中可以是所述终端设备20的内部存储单元，例如该终端设备20的硬盘或内存。所述存储器201在另一些实施例中也可以是所述终端设备20的外部存储设备，例如所述终端设备30上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart MediaCard，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器201还可以既包括所述终端设备20的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器201用于存储安装于所述终端设备20的应用软件及各类数据，例如所述产品寿命分析程序200的程序代码等。所述存储器201还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所述处理器202在一些实施例中可以是一中央处理器(Central ProcessingUnit，CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行所述存储器201中存储的程序代码或处理数据，例如执行所述产品寿命分析程序200等。

该终端设备20还可包括显示器，所述显示器在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。

请参阅图2，是本发明实施例提供的产品寿命分析程序200的程序模块图。在本实施例中，所述的产品寿命分析程序200可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储于所述存储器201中，并由一个或多个处理器(本实施例为所述处理器202)所执行，以完成本发明。例如，在图3中，所述的产品寿命分析程序200可以被分割成分布设定模块301、计算模块302和分析模块303。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，比程序更适合于描述所述产品寿命分析程序200在所述终端设备20中的执行过程。以下描述将具体介绍所述模块301-303的功能。

其中，分布设定模块301，用于设定产品寿命服从威布尔分布或I型极大值分布。

计算模块302，用于通过加速因子变异系数模型，计算威布尔分布和I型极大值分布的加速因子的变异系数，并根据计算得出的两个加速因子的变异系数确定产品寿命所服从的分布模型。

分析模块303，用于根据所确定的产品寿命分布模型，通过极大似然估计法对产品寿命进行分析。

可选的，相邻应力间加速因子的变异系数之和：

高应力与常规应力间加速因子变异系数：

任意两个应力水平间加速因子的变异系数之和：

其中，k是加速试验的应力水平数，σ(K_i,i')和μ(K_i,i')分别是第i个和第i'个应力水平间加速因子的标准差和均值，CV(K_i,i')是相应的变异系数。

作为一种可实施方式，计算模块302通过加速因子变异系数模型，计算威布尔分布的加速因子的变异系数，过程为：

设预设加速寿命试验条件对应k个应力S₁,S₂,…,S_k，设S₀<S₁<S₂<…<S_k，其中S₀为自然贮存对应的应力水平，在应力S_i下共有r_i个产品失效，失效时间分别为：

τ_i为S_i下的截尾时间，i＝1,2,…,k；

记试验样本总数为n，失效样本总数为

到达试验截尾时刻τ_k仍未失效的样本数为n-r，属于定时截尾型数据；

对于威布尔分布，高应力水平与常规应力水平之间的加速因子为：

其均值的估计为：

标准差的估计为：

其中：

故加速因子的变异系数为：

作为另一种可实施方式，计算模块302通过加速因子变异系数模型，计算I型极大值分布的加速因子的变异系数，过程为：

设预设加速寿命试验条件对应k个应力S₁,S₂,…,S_k，设S₀<S₁<S₂<…<S_k，其中S₀为自然贮存对应的应力水平，在应力S_i下共有r_i个产品失效，失效时间分别为：

τ_i为S_i下的截尾时间，i＝1,2,…,k；

记试验样本总数为n，失效样本总数为

到达试验截尾时刻τ_k仍未失效的样本数为n-r，属于定时截尾型数据；

对于I型极大值分布，高应力水平与常规应力水平之间的加速因子为：

其均值的估计为：

标准差的估计为：

其中：

故加速因子的变异系数为：

可选的，计算模块302根据计算得出的两个加速因子的变异系数确定产品寿命所服从的分布模型，包括：

比较两个加速因子的变异系数的大小；

若威布尔分布对应的加速因子的变异系数大于I型极大值分布对应的加速因子的变异系数，则产品寿命所服从威布尔分布；

若威布尔分布对应的加速因子的变异系数小于I型极大值分布对应的加速因子的变异系数，则产品寿命所服从I型极大值分布；

若威布尔分布对应的加速因子的变异系数等于I型极大值分布对应的加速因子的变异系数，则产品寿命所服从威布尔分布和I型极大值分布的任一种。

可选的，分析模块303根据所确定的产品寿命分布模型，通过极大似然估计法对产品寿命进行分析，过程为：

记贮存时间为t_i，该时刻检测样本数为n_i，失效数为x_i，则似然函数为：

其中，对威布尔分布

对I型极大值分布

通过求解

得到产品寿命分布模型的极大似然估计值。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种产品寿命分析方法，其特征在于，包括：

设定产品寿命服从威布尔分布或I型极大值分布；

通过加速因子变异系数模型，计算威布尔分布和I型极大值分布的加速因子的变异系数，并根据计算得出的两个加速因子的变异系数确定产品寿命所服从的分布模型；

根据所确定的产品寿命分布模型，通过极大似然估计法对产品寿命进行分析；

相邻应力间加速因子的变异系数之和：

高应力与常规应力间加速因子变异系数：

任意两个应力水平间加速因子的变异系数之和：

其中，k是加速试验的应力水平数，σ(K_i,i')和μ(K_i,i')分别是第i个和第i'个应力水平间加速因子的标准差和均值，CV(K_i,i')是相应的变异系数；K_i,i+1为相邻应力间的加速因子；K_0,q为高应力与常规应力间的加速因子。

2.如权利要求1所述的产品寿命分析方法，其特征在于，所述通过加速因子变异系数模型，计算威布尔分布的加速因子的变异系数，过程为：

设预设加速寿命试验条件对应k个应力S₁,S₂,…,S_k，设S₀<S₁<S₂<…<S_k，其中S₀为自然贮存对应的应力水平，在应力S_i下共有r_i个产品失效，失效时间分别为：

τ_i为S_i下的截尾时间，i＝1,2,…,k；

记试验样本总数为n，失效样本总数为

到达试验截尾时刻τ_k仍未失效的样本数为n-r，属于定时截尾型数据；

对于威布尔分布，高应力水平与常规应力水平之间的加速因子为：

其均值的估计为：

标准差的估计为：

其中：

故加速因子的变异系数为：

其中，η_q为高应力水平S_q下的特征寿命；η₀为常规应力水平S₀下的特征寿命；E_α为激活能(eV)，表示分子参与反应所需的能量；R为玻尔兹曼常数(8.623×10^-5eV/K)；T₀为常规应力水平S₀下的热力学温度；T_q为高应力水平S_q下的热力学温度；b为未知常数，

m为威布尔分布的形状参数；L_weibull为威布尔分布下的似然函数。

3.如权利要求1所述的产品寿命分析方法，其特征在于，所述通过加速因子变异系数模型，计算I型极大值分布的加速因子的变异系数，过程为：

设预设加速寿命试验条件对应k个应力S₁,S₂,…,S_k，设S₀<S₁<S₂<…<S_k，其中S₀为自然贮存对应的应力水平，在应力S_i下共有r_i个产品失效，失效时间分别为：

τ_i为S_i下的截尾时间，i＝1,2,…,k；

记试验样本总数为n，失效样本总数为

到达试验截尾时刻τ_k仍未失效的样本数为n-r，属于定时截尾型数据；

对于I型极大值分布，高应力水平与常规应力水平之间的加速因子为：

其均值的估计为：

标准差的估计为：

其中：

故加速因子的变异系数为：

其中，μ_q为高应力水平S_q下I型极大值分布的位置参数；μ₀为常规应力水平S₀下I型极大值分布的位置参数；b为未知常数，

T₀为常规应力水平S₀下的热力学温度；T_q为高应力水平S_q下的热力学温度；L_extremal为I型极大值分布下的似然函数；σ为I型极大值分布的尺度参数；η_q为高应力水平S_q下的特征寿命。

4.如权利要求1所述的产品寿命分析方法，其特征在于，所述根据计算得出的两个加速因子的变异系数确定产品寿命所服从的分布模型，包括：

比较两个加速因子的变异系数的大小；

若威布尔分布对应的加速因子的变异系数大于I型极大值分布对应的加速因子的变异系数，则产品寿命所服从威布尔分布；

若威布尔分布对应的加速因子的变异系数小于I型极大值分布对应的加速因子的变异系数，则产品寿命所服从I型极大值分布；

若威布尔分布对应的加速因子的变异系数等于I型极大值分布对应的加速因子的变异系数，则产品寿命所服从威布尔分布和I型极大值分布的任一种。

5.如权利要求1所述的产品寿命分析方法，其特征在于，所述根据所确定的产品寿命分布模型，通过极大似然估计法对产品寿命进行分析，过程为：

记贮存时间为t_i，该时间检测样本数为n_i，失效数为x_i，则似然函数为：

其中，对威布尔分布

对I型极大值分布

F()为寿命分布函数；m为威布尔分布的形状参数；η为威布尔分布的尺度参数；μ为I型极大值分布的位置参数；σ为I型极大值分布的尺度参数；

通过求解

得到产品寿命分布模型的极大似然估计值。

6.一种产品寿命分析装置，其特征在于，包括：

分布设定模块，用于设定产品寿命服从威布尔分布或I型极大值分布；

计算模块，用于通过加速因子变异系数模型，计算威布尔分布和I型极大值分布的加速因子的变异系数，并根据计算得出的两个加速因子的变异系数确定产品寿命所服从的分布模型；

分析模块，用于根据所确定的产品寿命分布模型，通过极大似然估计法对产品寿命进行分析；

相邻应力间加速因子的变异系数之和：

高应力与常规应力间加速因子变异系数：

任意两个应力水平间加速因子的变异系数之和：

其中，k是加速试验的应力水平数，σ(K_i,i')和μ(K_i,i')分别是第i个和第i'个应力水平间加速因子的标准差和均值，CV(K_i,i')是相应的变异系数；K_i,i+1为相邻应力间的加速因子；K_0,q为高应力与常规应力间的加速因子。

7.一种产品寿命分析终端设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：

设定产品寿命服从威布尔分布或I型极大值分布；

通过加速因子变异系数模型，计算威布尔分布和I型极大值分布的加速因子的变异系数，并根据计算得出的两个加速因子的变异系数确定产品寿命所服从的分布模型；

根据所确定的产品寿命分布模型，通过极大似然估计法对产品寿命进行分析；

相邻应力间加速因子的变异系数之和：

高应力与常规应力间加速因子变异系数：

任意两个应力水平间加速因子的变异系数之和：

其中，k是加速试验的应力水平数，σ(K_i,i')和μ(K_i,i')分别是第i个和第i'个应力水平间加速因子的标准差和均值，CV(K_i,i')是相应的变异系数；K_i,i+1为相邻应力间的加速因子；K_0,q为高应力与常规应力间的加速因子。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。

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