面向LED驱动器的轻量化MTBF验证工具

今天介绍一款轻量级的可靠性计算软件——MTBF验证方案设计工具V2.12，该软件基于单侧置信下限的原理设计，界面简洁直观，即使无统计学背景的用户也能快速上手，可以帮助LED驱动器和灯具设计工程师提高MTBF计算效率并提升数据准确性。

1. MTBF计算方法概述

在LED驱动器和灯具设计工程中，MTBF（平均故障间隔时间）是衡量产品无故障运行能力的关键指标。MTBF 值越大，产品可靠性越高，整个生命周期内发生故障的概率越低。

常用的 MTBF 计算方法包括零部件失效率法、实测法和加速寿命试验法等。其中，加速寿命试验法通过在高应力条件下获得寿命特性分布，再利用加速模型将结果外推到正常应力水平，最后计算出MTBF。该方法可大幅缩短试验周期、节约成本，常用于产品研发和试产阶段，是LED驱动器厂商普遍采用的可靠性评估手段。

在考虑置信度时，MTBF 的计算可采用下列公式：

MTBF = T×AF / r

其中：

• T：运行时间，单位h
• AF：加速因子，由所选加速模型确定
• r：置信系数，可查表或计算得到

2. 软件使用说明

MTBF验证方案设计工具 V2.12 为免安装绿色软件，使用前请确保主程序与配置文件位于同一文件夹，双击“MTBF验证方案设计工具V2.12”即可启动。软件界面简洁，顶部为菜单栏，左侧为模型配置区，右侧为模型评估区。

典型的计算流程是：选择加速模型 → 配置模型参数 → 输出计算结果 → （必要时）数据修正。

2.1 选择加速模型

软件集成了7种常用的加速模型，可按照具体的实验方案选择：

• Arrhenius Model（温度加速）
• Peck Model（温湿度加速）
• Lawson Model（温湿度加速）
• Coffin-Manson Model（热机械/温度冲击）
• Inverse Power Model（逆幂模型）
• Eyring Model（电压/温度/应力耦合）
• Voltage Model（电压相关）

Arrhenius 模型用于描述失效机理主要由温度引起的热加速，是可靠性领域最典型、应用最广泛的加速模型。对于 LED 驱动器，通常采用高温老化法验证可靠性，因此可选择Arrhenius模型进行计算。其温度加速因子表达式为：

其中：

• e：自然常数
• Ea：激活能，单位eV/K
• Kb：玻尔兹曼常数
• Tn：正常工作温度，单位 K
• Ts：试验加速温度，单位 K

2.2 模型配置要点

• 置信水平：表示对估计结果的置信概率。在 LED 驱动器或灯具计算中，可选取 60% 作为默认置信水平，这也是工业计算中常用的典型值。
• 玻尔兹曼常数 Kb：是关于温度及能量的一个物理常数，用于描述单个粒子的平均动能，数值为8.623 × 10^-5 eV/K。
• 激活能 Ea：用于描述引起故障的能量障碍，LED驱动器的Ea是其元器件激活能的平均值，作常数处理时可设为0.67 eV，也可根据经验或实验数据进行调整。
• 使用温度、加速温度：按照实际数据填写，软件接受摄氏度（°C）输入，会自动转换为开尔文（K）进行计算。
• 样品数量、测试时长、失效数量：按照实际数据填写。

2.3 输出结果与寿命估计

完成模型配置后，软件在模型评估区会自动计算并显示MTBF。如果需要估计预期寿命，可在寿命可靠度栏位输入目标可靠度（例如 0.9），表示在该寿命点上有 90% 的概率产品未发生故障。

3. 数据修正

当客供双方或项目要求需对计算结果进行修正时，可在顶部菜单栏中输入经验系数K，MTBF输出值会自动进行修正。

4. 注意事项与使用建议

• 请确保在使用前已将工具加入安全软件的信任列表，避免误报影响使用。
• 本工具为轻量级计算软件，不支持项目管理或自动报告导出，每次计算结果应做好手动记录以防数据被覆盖。
• 若有特定器件或系统级失效机理已知，应根据实际失效模式选择或调整加速模型与参数。
• 输入数据的准确性、加速模型的合理选择以及对结果的工程化解释对最终结论至关重要。建议将软件输出与工程经验、实际实验结果和必要的统计分析结合使用，以获得可信的可靠性评估。

 

MTBF验证方案设计工具V2.12为收费软件，试用版可在gitcode仓库下载。