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MTBF是什么？

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MTBF，即平均故障间隔时间，英文全称是“Mean Time Between Failure”。是衡量一个产品（尤其是电器产品）的可靠性指标。单位为“小时”。它反映了产品的时间质量，是体现产品在规定时间内保持功能的一种能力。具体来说，是指相邻两次故障之间的平均工作时间，也称为平均故障间隔[1]。概括地说，产品故障少的就是可靠性高，产品的故障总数与寿命单位总数之比叫“故障率”（Failure rate）。它仅适用于可维修产品。同时也规定产品在总的使用阶段累计工作时间与故障次数的比值为MTBF。磁盘阵列产品一般MTBF不能低于50000小时。

MTBF的三种测试模型

1

MTBF预计法：

 • 可靠性预计是对产品或者系统的可靠性进行定量的估计，推测其可能达到的可靠性水平 ，是实施可靠性工程的基础

• 可靠性预计是依据组成系统的元器件、零部件的可靠性来估计的，是一个自下而上、由 局部到整体、由小到大的一种综合过程 

• 可靠性预计适用于产品设计阶段。

2

 MTBF试验法：

• 截尾贯序试验：在试验期间，对受试设备进行连续地或短间隔地监测并将累积的相关试 验时间和相关失效数与确定是否接收、拒收或继续试验的判据进行比较 。

• 定时或定数截尾试验：在试验期间对受试设备进行连续地或短间隔地监测，累积相关试 验时间直至或超过预定的相关试验时间（接收）或发生了预定的相关失效数（拒收）。

3

 MTBF加速法：

• 常规试验耗时较久,且需投入大量的金钱,而产品可靠度信息又不能及时获得并加以改善 

• 可在实验室里以加速寿命试验的方法,在可接受的试验时间里评估产品的使用寿命 

• 是在物理与时间上,加速产品的劣化, 以较短的时间试验来推定产品在正常使用状态的寿 命或失效率，但基本条件是不能破坏原有设计特性

• 电子产品的加速因子主要是温度，温度加湿度，电压等。

# 选择哪种方法做MTBF测试#

• 依据产品所处阶段：设计阶段--MTBF预估法 验证或量产阶段-MTBF试验法或MTBF加速法

• 是否盖CNAS章，盖章用MTBF试验法• 依据试验成本，MTBF加速法试验成本较低• 依据样品信息，当样品较贵重，能提供的样品少时用MTBF加速法

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哪些产品需要做MTBF测试产品

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1.计算机类：电脑、显示屏、主机、电脑元器件、医疗设备等精密仪器等；

2.电子通信类：手机、射频器、电子通信元器件等；3.电器类：家电、灯具、变电器等各类家电电器设备；4.电子元器件、电子连接器、PCB&PCBA等

# MTBF测试的费用及周期

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MTBF测试的费用，是按照每小时的单位价格x测试周期来收取的，但是也要看项目的实际测试时间和难易程度，一般来说测试周期和单位价格成反比。

MTBF是一项耗时非常长的测试项目，一般*少的测试周期为1万小时，有些产品甚至会测试10几万小时。MTBF的测试周期会根据样机数量进行均摊，也就是说能够提供的样机数量越多，测试周期越短。

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MTBF的其他常见问题

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1、能否根据MTBF的时间为产品建立定期维护保养计划？

答案：不能
MTBF是根据一组数据计算得到的平均数。也就是说，将一组数据生成一个柱状图，其中平均值是MTBF。假设这个分布是正态分布，我们将得到下图所示的正态曲线，MTBF位于图表中间。

观察上面的正态曲线就能知道，50%的样本MTBF是小于平均值的，如果我们以等于MTBF时间的频率实施预防计划，它将有50%的失败概率。因此，我们不能完全根据MTBF的时间来建立产品定期维护保养计划。但是，可以考虑以MTBF的正态分布为基础，根据能接受的风险水平制定定期维护保养计划。

2、能否根据MTBF来计算出产品的失效率

答案：可以
故障率：在单位时间内（一般以年为单位），产品的故障总数与运行的产品总数之比叫做故障率，常用λ表示。
例如，共有1000台设备运行，一年之内出了2次故障，那么该设备的故障率为2/1000=0.002次/年。

当产品的寿命服从指数分布时，故障率的倒数就是MTBF（MTBF = 1 / λ），即平均故障间隔时间。

例如某产品A的MTBF为22万小时。22万小时约为25年，并不是说A产品能工作25年不出故障。因为MTBF=1/λ, 所以可以计算出故障率λ=1/MTBF=1/25=4%,即A产品的平均年故障率为4%，一年内，平均100台产品会有4台出故障。

要注意的一点是：虽然指数分布是可靠性分析中*适用的，根据该分布，随着时间的推移，故障率会趋于一个恒定值，见下图“浴盆曲线”的中间部分。但是对于工业产品，其曲线不会这么规则，会有很多的变异的存在，不能完全生搬硬套。

3、能否根据MTBF计算出产品在某个时间点的失效概率
如前文所述，只有在指数分布中，才会有一个恒定的失效率，可以用MTBF的倒数来计算。在这个前提下，我们可以通过以下公式来计算产品在某个时间点的失效概率。

对于其他数据模型，失效率不是一个恒定值，而是随时间的变化而变化。只能通过数据建模和参数统计曲线的确定来计算失效概率。

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