张建平,张 蓓

(1.上海电力大学能源与机械工程学院,上海 200090;2.上海理工大学机械工程学院,上海 200093)

光电器件具有可靠性高、寿命长、环境适应性好、耗能低等优点,应用范围十分广阔,涉及军事、航空航天领域及民用领域[1-2]。随着科学技术的发展、制造业水平的大幅度提高,光电器件性能的不断提升使得产品可靠性评估与寿命估计成为棘手问题[3-4]。如何基于加速寿命试验建立可靠快速的预测模型并获得寿命信息以加快产业化进程成为亟待解决的技术瓶颈。

国内外学者在加速退化试验(Accelerated Degradation Test,ADT)方面都进行了大量研究,目前主要有两种退化建模方法被广泛应用:退化轨迹曲线方法[5-7]和基于退化量分布方法[8-9]。前者的核心是依据合理的统计信息或物理模型来确定退化轨迹函数,而后者则是对多个产品在每一测量时刻的退化量的分布规律进行建模。Xiang等[10]提出了一种量子加权门控递归单元神经网络,完成了旋转机械的性能退化轨迹的预测。尤琦等[11]结合时序模型对退化轨迹曲线自拟合性强的优点,提高了产品可靠性评估与寿命预测的稳健性,并通过试验验证其有效性。夏云云等[12]提出一种对光参量呈非单调下降规律的LED灯珠可靠性进行评价的方法,通过对光通维持率退化数据进行拟合,发现利用其指数叠加形式的退化模型效果优于指数模型。Law等[13]利用不同类型LED在不同相对湿度条件下的亮度衰减数据,建立了基于湿度的LED退化轨迹模型并提出了利用湿度指数定量测量水分侵入影响的实用估算方法。……