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关键字：无线通信 可靠性预测
0 引言
电子产品的可靠性预计一直是困扰各个无线通信公司的难题之一，目前比较通用的可靠性预计方法是由贝尔实验室在2001年推出的Bellcore-SR332方法。该方法的不足之处在于它仅根据产品的设计和使用环境进行可靠性预计，未考虑影响产品可靠性的其他关键因素，例如工艺、制造、筛选、管理等，预计的结果表达的是设计的可靠性，而非现场可靠性。在充分认识到Bell-core-SR332方法的缺陷后，依据可靠性相关理论对现场返还数据进行分解与建模分析，获得一个融合了产品设计能力、使用环境、工艺水平、制造能力、检测能力以及质量管理水平的产品失效率模型，并建立了一套符合无线通信产品研发生产过程各项可靠性活动返还率预计系统，为无线通信产品可靠性设计与提升奠定基础。
本文通过应用可靠性理论及其相关的数学模型，对大量无线通信产品的现场返还数据进行分解和建模分析，建立了一个不仅涵盖产品设计能力、使用环境等因素，而且还包含产品工艺水平、制造能力、检测能力以及质量管理水平等诸多因素在内的失效率模型，从而避免了现有可靠性预计方法上的漏洞。另外，结合无线通信行业可靠性设计活动，设计出一套现场返还率预测方法，能够满足产品设计、研发、试产、上市等各个阶段对可靠性预计的需求，为无线通信产品的返还率降低提供支持。
1 可靠性理论
1.1 传统可靠性理论知识
与大多数产品类似，无线通信产品的可靠性亦符合失效率“浴盆曲线”规律(见图1)。其失效率的现场表现可以划分为三个时期：早期失效期、偶然失效期和耗损失效期。
第一阶段是早期失效期：表明产品在开始使用时，失效率很高，但随着产品工作时间的增加，失效率迅速降低。这一阶段失效的原因大多是由于设计、原材料和制造过程中的缺陷造成的。第二阶段是偶然失效期，也称随机失效期：这一阶段的特点是失效率较低，且较稳定，往往可近似看作常数。产品可靠性指标所描述的就是这个时期，这一时期是产品的良好使用阶段，偶然失效主要原因是质量缺陷、材料弱点、环境和使用不当等因素引起。第三阶段是耗损失效期：该阶段的失效率随时间的延长而急速增加，主要由磨损、疲劳、老化和耗损等原因造成。 |
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