(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211315269.X (22)申请日 2022.10.26 (71)申请人 成都工元科技有限公司 地址 610000 四川省成 都市青羊区康河街 道光耀三路18 8号产业基地A区7号楼 (72)发明人 尹振　杨浩　张鑫茹　王晓涵　 蒲云洁　周凡利　 (74)专利代理 机构 成都九鼎天元知识产权代理 有限公司 51214 专利代理师 管高峰 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 111/08(2020.01) G06F 119/02(2020.01) G06F 119/04(2020.01) (54)发明名称 基于威布尔分布的变环境输入寿命评估方 法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于威布尔分布的变环 境输入寿命评估 方法及系统， 其中方法包括以下 步骤： 读入训练数据与测试数据； 计算训练数据 对应温度下分布函数所需参数： 将威布尔分布函 数作为待测电子仪器灵敏度参量的分布函数， 并 利用极小卡方估计法获得训练数据下威布尔分 布函数的参数； 计算非定常环 境时间序列输入下 的参数： 通过累积失效理论和最小二乘法确定非 定常环境时间序列输入下威布尔分布函数的参 数的变化规律； 计算非定常环 境时间序列输入下 的失效概率： 将得到的参数输入到威布尔概率密 度函数中得到对应的概率密度函数值， 并通过概 率归一法进行处理得到失效概率。 本发明能够较 精准地预估出时间序列输入下灵敏度参量符合 要求的概 率。 权利要求书3页 说明书8页 附图3页 CN 115495996 A 2022.12.20 CN 115495996 A 1.一种基于威布尔分布的变环境输入寿命评估方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1.读入训练数据与测试数据： 读入成败型实验训练数据， 包括待测电子仪器在不同温 度条件下的存储时间、 检测样本个数和失效个数； 读入测试数据， 包括非定常环境时间序 列， 即时间序列及其对应的环境变量； S2.计算训练数据对应温度下分布函数所需参数： 将威布尔分布函数作为待测电子仪 器灵敏度参量的分布函数， 并利用极小卡方估计法获得训练数据下威布尔分布函数的参 数； S3.计算非定常环境时间序列输入下的参数： 通过Nelson累积失效理论和最小二乘法 确定非定常环境时间序列输入下威布尔分布函数的参数的变化 规律； S4.计算非定常环境时间序列输入下的失效概率： 将步骤S3得到的非定常环境时间序 列输入下威布尔分布函数的参数输入到威布尔概率密度函数中， 得到对应的概率密度函数 值， 并通过概率归一法对概率密度函数值进行处理， 进一步得到非定常环境时间序列输入 下的失效概 率。 2.根据权利要求1所述的基于威布尔分布的变环境输入寿命评估方法， 其特征在于， 步 骤S2中， 将极小卡方估计法的极小化皮尔逊χ2统计量所得到的参数 作为真值 的最佳估 计。 3.根据权利要求2所述的基于威布尔分布的变环境输入寿命评估方法， 其特征在于， 步 骤S2中采用的威布尔分布函数为： 其中F(t)为失效概 率， t为时间， η为 位置参数， m为形状参数； χ2统计量的形式为： 其中 为分布参数， 表示ti时刻的失效概率， ni为实验次 数， 组频数 为失效个数， 为检测样本个数。 4.根据权利要求3所述的基于威布尔分布的变环境输入寿命评估方法， 其特征在于， 步 骤S2中， 求 解下列方程组能够得到威布尔分布的参数： 化解上述方程， 分布参数的极小卡方估计值 就是下面方程的解：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115495996 A 2即： 从而得到单一温度下威布尔分布函数的分布参数。 5.根据权利要求4所述的基于威布尔分布的变环境输入寿命评估方法， 其特征在于， 步 骤S3中， 在环境波动时间序列中利用各环境条件下参数m的均值作为非定常环境时间序列 输入下威布尔分布函数的形状参数m。 6.根据权利要求5所述的基于威布尔分布的变环境输入寿命评估方法， 其特征在于， 步 骤S3中， 非定常环境条件时间序列输入下的威布尔分布函数的分布参数计算方法包括： 根据Arrhenius寿命模型拟合出位置参数 η 随环境的变化： 其中F(t)为 威布尔分布函数， α 为显著性水平， T为温度； 通过化简有： 由Arrhenius寿命模型有： 故：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115495996 A 3