CN109816208A - 一种基于Bayes方法的半导体光电探测器可靠度评估方法 - Google Patents

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梁晨宇
周小燕
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Abstract

本发明属于半导体光电探测器领域，具体涉及一种基于Bayes方法的半导体光电探测器可靠性评估方法，将半导体光电探测器的结构分解成n个组成部分，收集n个组成部分的地面试验数据；将n个组成部分中的连续型数据转换为成败型数据，得到先验数据；对完整的半导体光电探测器进行试验，得到试验数据；对半导体光电探测器进行可靠性评估。本发明可靠性评估方法基于半导体光电探测器结构特点，对其进行拆分，大量的应用半导体光电探测器的地面试验数据，大大减少半导体光电探测器的飞行试验样本量，有效降低可靠性评估的成本。

Description

一种基于Bayes方法的半导体光电探测器可靠度评估方法
技术领域
本发明属于半导体光电探测器领域，具体涉及一种基于Bayes方法的半导体光电探测器可靠性评估方法。
背景技术
一般来说，系统级试验往往成本很高，一次系统级试验成本能够达到几十甚至上百万，当半导体光电探测器应用于成败型系统时，按照二项分布可靠度评估计算方法，计算需要的样本量，例如置信度0.9，可靠度0.9的可靠度指标，需要样本量22只，0只失效，当1只样本失效时，需要样本量38只，这对于系统级试验来说，试验成本很难承受。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明要解决的技术问题是：系统级试验所需要的样本量很大，试验成本很高。
(二)技术方案
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于Bayes方法的半导体光电探测器可靠性评估方法，包括：
S1，将半导体光电探测器的结构分解成n个组成部分，半导体光电探测器n 个组成部分中任一个组成部分均能单独正常工作；
收集n个组成部分的地面试验数据，地面试验数据包括成败型数据和连续型数据；
S2，将半导体光电探测器n个组成部分中的连续型数据转换为成败型数据，得到先验数据，先验数据的二项分布记为B(x,y)；
S3，对完整的半导体光电探测器进行试验，得到试验数据，试验数据的二项分布记为B(m,n)；
S4，对半导体光电探测器进行可靠性评估：
半导体光电探测器可靠性P的评估公式为
(三)有益效果
与现有技术相比较，本发明具备如下有益效果：
本发明可靠性评估方法基于半导体光电探测器结构特点，对其进行拆分，大量的应用半导体光电探测器的地面试验数据，大大减少半导体光电探测器的飞行试验样本量，有效降低可靠性评估的成本。
附图说明
图1是本发明基于Bayes方法的半导体光电探测器可靠性评估方法示意图。
具体实施方式
一种基于Bayes方法的半导体光电探测器可靠性评估方法，如图1所示，包括：
S1，将半导体光电探测器的结构分解成n个组成部分，半导体光电探测器n 个组成部分中任一个组成部分均能单独正常工作；
收集n个组成部分的地面试验数据，地面试验数据包括成败型数据和连续型数据；
S2，将半导体光电探测器n个组成部分中的连续型数据转换为成败型数据，得到先验数据，先验数据的二项分布记为B(x,y)；
S3，对完整的半导体光电探测器进行试验，得到试验数据，试验数据的二项分布记为B(m,n)；
S4，对半导体光电探测器进行可靠性评估：
S41，计算半导体光电探测器的后验的后验数据，半导体光电探测器的后验数据＝试验数据+先验数据，后验数据的二项分布记为B(a,b)，B(a,b) ＝B(x+m,y+n)；
S42，半导体光电探测器可靠性P的评估公式为

Claims (1)

1.一种基于Bayes方法的半导体光电探测器可靠性评估方法，其特征在于，包括：
S1，将半导体光电探测器的结构分解成n个组成部分，半导体光电探测器n个组成部分中任一个组成部分均能单独正常工作；
收集n个组成部分的地面试验数据，地面试验数据包括成败型数据和连续型数据；
S2，将半导体光电探测器n个组成部分中的连续型数据转换为成败型数据，得到先验数据，先验数据的二项分布记为B(x,y)；
S3，对完整的半导体光电探测器进行试验，得到试验数据，试验数据的二项分布记为B(m,n)；
S4，对半导体光电探测器进行可靠性评估：
半导体光电探测器可靠性P的评估公式为
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104133994A (zh) * 2014-07-24 2014-11-05 北京航空航天大学 融合多源成败型数据的可靠度评估方法
CN104634447A (zh) * 2014-12-31 2015-05-20 西南技术物理研究所 光电探测器寿命评估试验系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104133994A (zh) * 2014-07-24 2014-11-05 北京航空航天大学 融合多源成败型数据的可靠度评估方法
CN104634447A (zh) * 2014-12-31 2015-05-20 西南技术物理研究所 光电探测器寿命评估试验系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王军波;王玮;常悦;时景峰;: "高价值弹药引信小子样贝叶斯可靠性评估方法" *

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