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+ b. e5 u" V- O: N' D4 X1 }正态分布或高斯分布
* S) A- y: b8 D [. S8 f1 正态分布规律
. `4 j; Z" V! q- D6 O: ?2 C6 @' ~正态分布(Normal,Gaussian Distribution)最初是由误差理论推导出来的,是概率论中最重要的概率分布之一。它是哈根和高斯从不同假设角度出发,推导出相同的分布函数,故又称高斯分布,其分布密度函数f(t)为f(t)=12πe-(t-μ0)22σ2(2-13)式中,σ、μ0为与时间无关的常数。σ称为标准偏差或方均根误差,μ0称为均值。其失效分布密度函数如图2.13a所示。$ F# l4 g9 j1 ]% K$ h% N8 J
5 @1 q" I$ ` D( a2 M* r3 G
8 f9 W+ Q& Q' p2 h9 N7 ~. x2 z- N1 F, `: C
! k/ k8 w/ F/ j$ F+ c# |
从图2.13中可以看出:
; `3 @1 a8 n" E' j) \7 y% Z7 _+ I/ l/ }$ V1) 曲线关于μ0左右对称,两边的面积正好各占一半,且(μ0-σ)~(μ0+σ)的面积为曲线下总面积的68.3%,(μ0-2σ)~(μ0+2σ)的面积为曲线下总面积的95.4%,(μ0-3σ)~(μ0+3σ)的面积为曲线下总面积的99.7%,而不论σ值的大小如何均是这样,如图2.13b所示。" s c' O" C$ a7 r0 }/ X8 N- W' R
2) 在相同的σ值下,μ0的大小只影响图形的位置,而不影响形状。也就是说,μ0影响分布函数的平均值。2 ~ {) A& t% D( v+ N. R0 N
3) 在相同的μ0值下,σ的大小只影响曲线的平坦程度。σ越大,曲线越平坦,其失效概率分布越分散。/ c$ y$ ?% N8 |, z! c# s0 c0 |) Z& @
因此,只要确定均值μ0和标准偏差σ,就完全确定正态分布曲线。
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% S# y6 w: U. T$ U1 ]3 e0 t0 D/ T2 失效率的状态分布
; p& Y8 `! r- N8 z$ a, d9 s正态分布代表了产品的失效时间是以均值μ0为中心的对称分布,其失效率随时间增长而递增。正态分布可用来描述产品在某一时刻后由损耗或退化产生的失效。产品服从正态分布的可靠性特征量分别为:
+ L) J! q' V) A& {3 o可靠度R(t)=∫∞tf(t)dt=12πσ∫∞te-(t-μ0)22σ2dt累积失效概率F(t)=1-R(t)=∫t0f(t)dt=12πσ∫t0e-(t-μ0)22σ2dt失效率λ(t)=-1R(t)dR(t)dt=f(t)R(t)∫∞tf(t)dt=e-(t-μ0)22σ2∫∞te-(t-μ0)22σ2dt平均寿命μ=∫∞0tf(t)dt因为正态分布是对称分布,所以其数学表达式应为μ=∫∞0tf(t)dt=∫∞-∞t12πσe-(t-μ0)22σ2dt设Z=t-μ0σ,则t=σZ+μ0,dt=σdZ& b& K, b" m7 }9 J, X) d
代入上述,则可得μ=12π∫∞-∞(σZ+μ0)e-Z22dZ
! P2 _. ~; U& }- ]: _. F9 @" V=12π∫∞-∞σZe-Z22dZ+12π∫∞-∞μ0e-Z22dZ9 _7 T6 ~8 F+ { ~* M
=-σ2π∫∞-∞de-Z22+μ02π∫∞-∞e-Z22dZ
2 ~( T2 j9 D, t- t# ~/ c# n, M, S: j=-σ2πe-Z22∞-∞+2μ02π∫∞0e-Z22dZ& _/ p( ?3 ?8 \9 H
=2μ02π2∫∞0e-Z22dZ2=2μ0ππ2=μ0 因此,服从正态分布的电子产品的平均寿命是常数,且等于分布函数的均值μ0。显然,σ将表示产品寿命的分散程度,σ小表示分散程度小。8 F* ~! I2 D; o0 U8 O
同样,也可以求出正态分布的方差,它等于分布的标准偏差的平方,即正态分布的方差为Dt=∫∞-∞(t-μ0)2f(t)dt=σ2 正态分布在可靠性计算中有两个主要应用:第一是考虑元器件的定量特性与标称值的关系,包括计算电子元器件特性符合性能要求的概率;第二是用于电子元器件描述耗损失效期的失效分布规律,因为耗损失效期的分布规律非常接近于正态分布。
5 Y: {0 i# _- l! w' t( g必须指出的是,在威布尔分布与正态分布的分布函数均值和标准偏差相等的条件下,当威布尔分布的形状参数m介于3~4之间时,两种分布的分布密度函救的曲线基本上是重合的。因此,可以将正态分布规律用m=3~4的威布尔分布规律来近似。
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2 B8 R3 E* V0 U, q( {7 s" o
, c2 s1 i) k m+ }, n ^% z3 正态分布概率纸
# J& O& x; \2 l" D6 B2 B+ ?正态分布参数μ0、σ可用解析方法计算来确定,也可以根据类似威布尔分布的分析方法构造出正态概率纸,用图解法来求得。; P; h: B$ K. a, `- U: M
因为累积失效概率函数F(t)=1-R(t)=∫t0f(t)dt=12πσ∫t0e-(t-μ0)22σ2dt若令Z=t-μ0σ,则dZ=1σdt,有F(t)=1-R(t)=∫Z-∞12πe-Z22dZ=Φ(Z) 显然,给出一个Z值,就有函数值Φ(Z)与之对应,正态分布表就是Z值与Φ(Z)值之间的对应关系表,其特殊点的对应关系如图2.14所示。$ N+ L4 p, X& \; G
利用其对应关系可以构造出一种特殊概率纸——正态概率纸。正态概率纸也由两个直角坐标系构成,一个直角坐标系是t~Z直角坐标系,横轴是t轴,纵轴是Z轴,两坐标轴的刻度是线性的,另一个直角坐标系是t~Φ(Z)坐标系,由于F(t)=Φ(Z),也就是t~F(t)坐标系,其横轴还是原来的t轴,刻度不变;纵轴还是原来的纵轴,但纵轴的F(t)=Φ(Z)是按图2.14对应Z值的Φ(Z)值划分刻度的,从而构成正态概率纸,如图2.15所示。( r7 s3 }- X; ?
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# F. d4 z& ?1 Y8 {' c5 U因为Z=t-μ0σ,Z与t呈线性关系,所以,凡产品失效概率遵循正态分布规律时,在t~Z直角坐标系中将描绘出一条直线,而这条直线同样描绘在t~F(t)坐标系中。因此,满足正态分布的分布函数F(t)在t~F(t)坐标系中必将是一条直线,把这样的概率纸称为正态概率纸。$ i8 v7 G3 @& e+ L
对于正态分布用正态概率纸来处理是十分方便的。下面简述正态概率纸的应用。
% p! X+ k4 e/ a! w6 H5 W* U; B1 a1.确定失效分布
; l: k+ l3 @; m" C+ M+ q( u0 J8 R1) 同前所述,将试验数据由小到大排列,按t~F(t)作成数据表;
! H+ I8 s) R* ?; D2) 在正态概率纸上描绘出[ti,F(ti)]对应的点;# Z* S! g9 y2 X2 p2 h6 Y
3) 通过所描出的点按最小二乘法原则或目视法配置回归直线,此直线就是所确定的产品失效分布曲线。2 n# j* n" z6 l4 R& n
2.正态分布参数的估计- L0 G* {: n1 k' ]+ W7 d. K6 L% C( p Y
(1) 平均寿命μ0的估计# I6 o7 r5 |, l! X/ ]
过F(t)轴上刻度为50%的点引水平线与回归直线相交,过交点引垂线与t轴相交的刻度值即为μ0。
3 p6 d0 R# @1 {: \8 O5 @因为F(t)=0.5所对应的Z=0,即t0.5=Zσ+μ0=μ0) O- V. F- Q4 O, ?( y9 B4 A( Y
(2) 标准偏差σ的估计2 S. O6 X: H+ \- B5 x
过F(t)轴上刻度为84.1%或15.9%的点,引水平线与回归直线相交,过交点做垂线与t轴相交的刻度值分别为t0.841或t0.159,则σ=t0.841-t0.5=t0.841-μ0或σ=t0.5-t0.159=μ0-t0.159如图2.15所示。这是因为Z=t-μ0σ,当Z=-1时,有-1=t0.159-μ0σ;当Z=0时,有0=t0.5-μ0σ;当Z=1时,有1=t0.841-μ0σ。
3 l1 V* o7 e$ P/ |+ I8 R" D6 W$ t实际上有不少产品,其失效分布并不完全符合正态分布,更符合对数正态分布,如某些半导体器件和引擎材料疲劳试验的裂缝缺陷导致的失效,其分布符合对数正态分布。对数正态分布函数形式和分析方法与正态分布相类似,不同的只是将t用lnt来代替而已,其分布函数为F(t)=Φlnt-μ0σ如令lnt=x,则u=x-μ0σ,有F(t)=Φx-μ0σ=Φ(u) 由于t与x一一对应,u与Φ(u)也一一对应,因此,可以构造出对数正态概率纸。它与正态概率纸的唯一不同之出,只是横轴不按t线性刻度划分,而是按lnt线性刻度划分。同样可得对数正态分布的对数均值估计值为μ0=lnt0.5,以及对数标准偏差的估计值为σ=μ0-lnt0.159或σ=lnt0.841-μ0 这里必须特别指出的,由这种概率纸虽可估计出对数均值μ0和对数标准偏差σ,但不能直接从图上估计出产品的寿命特征值,还必须按下式换算才能得到产品的寿命均值α和标准偏差的估计值β公式,即α=eμ0+0.5σ2
P, o! z3 L4 {/ r+ Lσ=αeσ2-12 y$ \" c' m8 u: A. ?9 X
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