가속 수명 검사

Accelerated life testing

가속 수명 시험은 단기간에 고장 및 잠재적 고장 모드를 발견하기 위한 노력으로 정상 서비스 매개변수를 초과하는 조건(스트레스, 변형률, 온도, 전압, 진동률, 압력 등)에 제품을 시험하는 과정이다.[1][2] 이러한 시험에 대한 제품의 반응을 분석함으로써 엔지니어는 제품의 사용 수명과 유지보수 간격에 대한 예측을 할 수 있다.[3][4]

폴리머의 경우 높은 온도에서 시험을 수행하여 주변 온도에서 시험할 수 있는 시간보다 짧은 시간을 산출할 수 있다. 폴리머의 많은 기계적 특성은 시간과 온도에 관한 아르헤니우스 유형 관계(예: 크리프, 응력 완화 및 인장 특성)를 가지고 있다. 상승된 온도에서 짧은 테스트를 수행하는 경우, 이 데이터는 장시간의 테스트를 수행할 필요 없이 상온에서 폴리머의 동작을 추정하는 데 사용될 수 있으며 따라서 비용이 많이 드는 테스트를 수행할 필요가 없다.

목적

ALT는 주로 테스트 속도를 높이기 위해 사용된다. 이것은 특히 다음과 같은 몇 가지 경우에 유용하다.

  • 낮은 고장 - 정상적인 조건에서 매우 큰 표본이라도 적절한 시간에 거의 또는 전혀 고장이 발생하지 않을 것이다.
  • 높은 수명 - 제품은 정상 조건에서 합리적으로 테스트할 수 있는 것보다 훨씬 더 오랜 시간 동안 신뢰할 수 있어야 한다.
  • 높은 마모 - 주요 고장 원인은 장기간에 걸쳐 발생한다.[5]

예를 들어 사용 조건(고장수)에서 수년을 지속해야 하는 회로에 대한 신뢰성 시험은 훨씬 더 짧은 시간을 산출해야 할 것이다. 시험에서 회로 교체 빈도를 추정하고자 하는 경우, 낮은 고장 범주도 적용할 수 있을 것이다. 더욱이 회로가 극단적인 사용(대규모 갑작스러운 충격 등)이 아닌 점진적인 사용으로 마모되면 마모 범주가 관련된다. 갑작스러운 충격이 실패의 주요 원인이라면 고도로 가속된 수명 검사가 더 적절할 수 있다.

테스트 설정

테스트 설계에는 테스트 대상에 영향을 미치는 요소, 테스트 대상의 동작에 대해 이미 알고 있는 사항, 테스트에서 배우고자 하는 사항을 고려하는 것이 포함된다.

테스트 조건

시험 물체에 영향을 미치는 것으로 생각되는 모든 요인은 관련되어야 하며 시험은 각 요인의 다양한 수준에서 수행되어야 한다. 스트레스 수준이 높을수록 시험 속도가 빨라지지만, 고장이나 측정된 다른 반응은 변경해서는 안 된다. 예를 들어 회로의 구성 요소를 용해하면 회로가 고장난 이유를 변경할 수 있다. 각 시험에서 시험 횟수와 시험 물체의 수를 늘리면 일반적으로 작동 조건에서 시험 물체의 행동을 얼마나 정확하게 유추할 수 있는지가 증가한다.

모델 선택

모델은 시험 물체의 성능과 그것에 대한 스트레스 수준을 정확하게 연관시키는 방정식이다. 이를 가속계수라고 하는 상수를 가진 가속계수라고 할 수 있다.[6] 가속 모델은 일반적으로 시험한 재료나 구성품의 종류와 관련이 있다. 가속 모델에 사용되는 몇 가지 방정식은 고온 피로를 위한 아르헤니우스, 온도와 습도를 위한 아이링, 온도 사이클링을 위한 블라타우 모델이다.

모델이 미리 알려진 경우, 테스트는 모델에 대한 매개변수만 식별하면 되지만, 사용 중인 모델이 잘 검증되었는지 확인해야 한다. 확립된 모델은 가속화된 데이터로부터의 외삽과 다양한 스트레스 요인에 걸친 관측된 데이터 사이의 일치성을 보여야 한다.[7]

적절한 모형을 미리 알 수 없거나 여러 개의 승인된 모형이 있는 경우, 테스트는 테스트의 맥락과 테스트 결과에 기초하여 어떤 모형이 가장 적합한지 추정해야 한다. 두 모형이 높은 스트레스에서 데이터를 동등하게 적합하더라도 낮은 스트레스에서 크기의 순서에 따라 다를 수 있다.[8] 이 문제는 더 큰 스트레스 범위에서 더 많은 시험을 통해 접근할 수 있지만, 실패의 원인은 변하지 않아야 한다. 이를 최소화하기 위한 가능한 사전 실험 접근방식은 테스트에서 예상되는 데이터를 추정하고, 데이터에 모형을 적합시키고, 모든 것이 예상한 대로 진행된다면 신뢰할 수 있는 결론을 내릴 수 있는지를 결정하는 것이다.[9]

가속 계수

가속 수명 시험의 결과로부터 추론하려면 시험 물체의 반응(수명, 부식, 효율성 등)을 시간 경과에 따른 적용된 스트레스 요인의 수준과 연관시킬 수 있어야 한다.

시간의 효과에 있어서 한 요인이 어떻게 측정하느냐는 크게 어떤 것을 측정하는가에 달려 있다. 예를 들어, 수명을 측정하는 시험은 시험 대상의 평균 고장 시간만을 바라보거나 데이터에 통계 분포를 적합시키려 할 수 있다. 이것은 보통 수명분포라고 하며, 의 확률밀도함수는 주어진 시간에 고장난 제품의 비율을 나타낸다.[10] 이 목적을 위한 몇 가지 분포는 지수 분포, Weibull 분포, 로그 정규 분포 및 감마 분포다.[11] 어떤 경우든 매개변수는 시험 대상 및 시험 중인 스트레스 요인의 수준과 관련이 있을 것이다.

단순화된 예로서 정규 분포와 대략 일치하는 수명 분포를 가진 검정 객체를 고려하십시오. 다양한 스트레스 수준에서 검정하면 분포의 평균 및 표준 편차에 대해 서로 다른 값을 산출할 수 있다. (그들의 매개변수) 각 스트레스 요인이 분포 모수에 어떻게 영향을 미치는지 연관시키기 위해 알려진 모형을 사용하거나 모형을 적합하려고 시도할 수 있다. 이 관계는 운용 조건에서의 수명 분포를 추정하는 데 사용될 것이다.

Step-Stress 가속 수명 테스트

스텝 응력 ALT는 여러 스트레스 수준에서 차례로 성분을 테스트하는 ALT의 변형이다. 한 시험에서 살아남은 부품은 즉시 다음 시험을 받는다. 이것들은 제품의 생존수명이 현재의 스트레스 수준과 지금까지 얼마나 많은 시험과목이 실패하느냐에 따라 결정된다는 가정 하에 광범위하게 모델링된다.[12] 스텝 응력 ALT는 낮음에서 높음, 높음에서 낮음 또는 수준을 혼합하여 증가시킬 수 있다. 일정한 작동 조건으로 수명 분포를 추정하는 데 관심이 있는 단계 스트레스 ALT 시험은 변화된 스트레스에서 관찰된 수명 분포를 일정한 스트레스 중 하나와 연관시킬 수 있어야 한다.[13]

참고 항목

참조

  1. ^ Nelson, W. (1980). "Accelerated Life Testing - Step-Stress Models and Data Analyses". IEEE Transactions on Reliability (2): 103. doi:10.1109/TR.1980.5220742.
  2. ^ Spencer, F. W. (1991). "Statistical Methods in Accelerated Life Testing". Technometrics. 33 (3): 360–362. doi:10.1080/00401706.1991.10484846.
  3. ^ Donahoe, D.; Zhao, K.; Murray, S.; Ray, R. M. (2008). "Accelerated Life Testing". Encyclopedia of Quantitative Risk Analysis and Assessment. doi:10.1002/9780470061596.risk0452. ISBN 9780470035498.
  4. ^ Elsayed, E. A. (2003). "Accelerated Life Testing". Handbook of Reliability Engineering. pp. 415–428. doi:10.1007/1-85233-841-5_22. ISBN 978-1-85233-453-6.
  5. ^ 테스트 계획 개발: 어떻게 해야 하는가, G. Sharon, 2015년 11월 19일, https://www.dfrsolutions.com/resources/test-plan-development-how-to-do-it
  6. ^ MLV 수명의 온도 및 습도 가속계수, G. Caswell, https://www.dfrsolutions.com/hubfs/Resources/services/Temperature-and-Humidity-Acceleration-Factors-on-MLV-Lifetime.pdf?t=1514473946162
  7. ^ Herrmann, W.; Bogdanski, N. (2011-06-01). "Outdoor weathering of PV modules #x2014; Effects of various climates and comparison with accelerated laboratory testing". 2011 37th IEEE Photovoltaic Specialists Conference (PVSC): 002305–002311. doi:10.1109/PVSC.2011.6186415. ISBN 978-1-4244-9965-6.
  8. ^ Sorensen, Rob (May 28, 2010). "Accelerated Life Testing" (PDF). Sandia National Laboratories. Retrieved October 20, 2015.
  9. ^ "8.3.1.4. Accelerated life tests". www.itl.nist.gov. Retrieved 2015-10-20.
  10. ^ Srivastava, P.W.; Shukla, R. (2008-09-01). "A Log-Logistic Step-Stress Model". IEEE Transactions on Reliability. 57 (3): 431–434. doi:10.1109/TR.2008.928182. ISSN 0018-9529.[데드링크]
  11. ^ "8.1.6. What are the basic lifetime distribution models used for non-repairable populations?". www.itl.nist.gov. Retrieved 2015-10-20.
  12. ^ Wang, Ronghua; Sha, Naijun; Gu, Beiqing; Xu, Xiaoling (2012-06-01). "Comparison Analysis of Efficiency for Step-Down and Step-Up Stress Accelerated Life Testing". IEEE Transactions on Reliability. 61 (2): 590–603. doi:10.1109/TR.2012.2182816. ISSN 0018-9529.
  13. ^ Nelson, Wayne (1980-06-01). "Accelerated Life Testing - Step-Stress Models and Data Analyses". IEEE Transactions on Reliability. R-29 (2): 103–108. doi:10.1109/TR.1980.5220742. ISSN 0018-9529.[데드링크]