飞思卡尔半导体公司
正偏态分布。一个右偏态分布会
对于数据的一个很好的模式在直方图扩展权
尾部。威布尔分布有时被称为
分布极小。威布尔分布的一个例子是
实力闯出一条链中最薄弱的环节介绍
链条的强度。极值分布是
分布最大值。这是利用率最低的四个人生
分布。
例如手段，威布尔分布将被使用。
威布尔寿命分布具有如下形式：
F（ T，
θ, β)
一个媒体的测试通常需要采取接受的结果
几个星期或几个月来预测寿命的年。促进
模型用于确定之间的关系
加速试验和正常寿命。文学
报道大量的模型，以测试等同于终身
包括佩克模型温度和湿度[25] 。
根据派克的模式加速方程是这里的Ea
为0.9eV ，n为-3.0 。值K是玻尔兹曼常数
它等于8.6171x10-5伏特/ K 。相对湿度
输入作为一个整体数目，即85为85％。使用此示例
模型中，从湿度检测测试结果可以涉及到
寿命。该方法等同于测试时间终生第一
涉及到的故障数据拟合至一个寿命分布。对于
例如，湿度数据，在60℃ ，90％相对湿度和
偏压被测试失败。故障数据符合威布尔
发行40,000小时寿命的特点。通过
应用上述所示的加速度因子方程，
在使用条件下的寿命的量化可以是
计算出来的。图15示出的累积故障分布
为测试和使用条件有15年的寿命。这
技术是因为使用的范围重点为媒体测试
条件是非常广阔的。消费者可确定
属性的传感器，以用于应用程序。该
属性可能包括成本，性能，和对可能性
更换。
+
1
*
e
t
*
q
b
.
(1)
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这两个参数的Weibull分布分别为Q和b 。
西塔是尺度参数或特性的生活。它
代表了63.2个百分点的寿命分布。公测
形状参数。为了确定该参数
Weibull分布，测试必须执行产品
故障的设备。故障数据可以用来
计算最大似然估计或确定
图形。它并不总是习惯性地执行
可靠性验证试验，直到发生故障。问候
到媒体的测试，这似乎是导出的唯一方法
反映的真正理解生命周期的估计
设备能力。
AF
+
e
Ea
k
1
吨低
*
T 1
高
RH
高
RH
低
n
,
(2)
100%
90%
故障概率， F（ T）
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
测试条件
(60
_
℃， 90 ％RH）中
(30
_
℃， 85 ％RH）中
(25
_
℃，60％ RH）中
时间（年）
图故障15.概率与时间的关系的集成传感器装置上与偏压湿度测试。
通常显示的故障分布的例子
代表一个失败的机制。失效机理
：代表湿度测试是移动的离子。高架
试验温度，湿度和偏压有助于
离子的迁移率，并创造一个表面的能力
费。通过降低温度，湿度或
切换偏置，在寿命的改善可以
获得。如果设备制造商将测试失败，并
报告寿命，客户可以选择
适当的产品为他们的应用。继
的可靠性测试模板，但没有得到验证和
摩托罗拉传感器设备数据
不适用的失效机理一致可
把应用程序的风险尚存。
湿度试验是上面作为例子，但一
类似的例子可以涉及其他属性
有媒体测试。媒体测试的其他属性可能
包括偏置电平及占空比， pH或电导率
该溶液中，并且任何应力诸如压力的
差。通过建模对这些属性
各种解决方案，介质兼容性模型可以是
开发的。
www.motorola.com/semiconductors
欲了解更多有关该产品，
转到： www.freescale.com
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