基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法和装置与流程

1.本技术涉及产品性能测试技术领域，特别是涉及一种基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法和装置。


背景技术：

2.可靠性加速退化试验是通过提高应力水平来加速产品性能退化，采集产品在高应力水平下的性能退化数据，并利用这些数据来估计产品可靠性及预测产品在正常应力下的寿命时间的加速试验方法。可靠性加速退化试验可极大的缩短产品可靠性评价的周期，减少可靠性评价过程的费用，是解决高可靠长寿命产品可靠性评价难题的重要途径。
3.目前，大多数可靠性加速退化试验数据分析方法主要是针对单个性能退化产品，建立单个性能参数退化模型，开展加速退化试验数据分析，评价可靠性水平。这些分析方法大多都假设产品退化数据服从线性退化模型或者某种特定的退化模型，而没有对多种有可能符合的模型进行分析、检验及优选，导致对基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估精度不高的技术问题。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高评估精度的基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法和装置。
5.第一方面，本技术提供了一种基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法。所述方法包括：获取待评估产品的产品加速退化试验数据；所述产品加速退化试验数据包含待评估产品的所有性能参数和所有性能参数对应的试验时间；基于所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型；基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间；基于所述待评估产品的各性能参数和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间。
6.在其中一个实施例中，所述基于所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型包括：获取不少于一组所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间作为单个性能参数退化模型的拟合数据；基于所述拟合数据与预设的模型库中的模型表达式，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型；所述模型库中包含不少于一种预设的模型表达式，所述模型表达式中的参数包含性能参数、性能参数对应的试验时间和拟合参数。
7.在其中一个实施例中，所述基于所述拟合数据与预设的模型库中的模型表达式，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型包括：将所述拟合数据按照所述预设的模型库中的模型表达式分别进行拟合处理，获取各模型表达式对应的拟合参数；基于各模型表达式对应的拟合参数，获取各模型表达式的相关系数；基于各模型表达式的相关系数，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型。
8.在其中一个实施例中，所述基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间包括：获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型的拟合参数；基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型的拟合参数和预设的性能参数失效阈值，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间。
9.在其中一个实施例中，所述基于所述待评估产品的各性能参数和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间包括：基于所述待评估产品的各性能参数获取所述待评估产品的多个性能参数融合模型；所述待评估产品的多个性能参数融合模型包括无备份模型、有备份模型和混合模型；基于所述待评估产品的多个性能参数融合模型和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品的失效时间；测试获取多个待评估产品的失效时间，基于多个待评估产品的失效时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间；计算待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和预设的加速因子的乘积，获取待评估产品在正常应力下产品的平均失效前时间。
10.在其中一个实施例中，所述基于所述待评估产品的多个性能参数融合模型和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品的失效时间包括：若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是无备份模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最短的超差时间作为待评估产品的失效时间；若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是有备份模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最长的超差时间作为待评估产品的失效时间；若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是混合模型，获取所述混合模型中无备份模型中最短的超差时间、有备份模型中最长的超差时间和剩余性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最短的超差时间作为待评估产品的失效时间。
11.第二方面，本技术还提供了一种基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估装置。所述装置包括：退化数据获取模块，用于获取待评估产品的产品加速退化试验数据；所述产品加速退化试验数据包含待评估产品的所有性能参数和所有性能参数对应的试验时间；退化模型获取模块，用于基于所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型；超差时间获取模块，用于基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间；
失效时间获取模块，用于基于所述待评估产品的各性能参数和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间。
12.在其中一个实施例中，所述退化模型获取模块包括：数据获取子模块：用于获取不少于一组所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间作为单个性能参数退化模型的拟合数据；模型获取子模块：用于基于所述拟合数据与预设的模型库中的模型表达式，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型；所述模型库中包含不少于一种预设的模型表达式，所述模型表达式中的参数包含性能参数、性能参数对应的试验时间和拟合参数。
13.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取待评估产品的产品加速退化试验数据；所述产品加速退化试验数据包含待评估产品的所有性能参数和所有性能参数对应的试验时间；基于所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型；基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间；基于所述待评估产品的各性能参数和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间。
14.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取待评估产品的产品加速退化试验数据；所述产品加速退化试验数据包含待评估产品的所有性能参数和所有性能参数对应的试验时间；基于所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型；基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间；基于所述待评估产品的各性能参数和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间。
15.上述基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法和装置，通过对各性能参数分别构建最优单个性能参数退化模型，并通过多个性能参数融合模型获取待评估产品的失效时间，最后基于待评估产品的失效时间实现对待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间的获取，提高了对产品的平均失效前时间的评估精度。
附图说明
16.图1为一个实施例中基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法的应用环
境图；图2为一个实施例中基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法的流程示意图；图3为一个实施例中获取产品的平均失效前时间步骤的流程示意图；图4为一个实施例中基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估装置的结构框图；图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
17.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
18.本技术实施例提供的基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。
19.其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
20.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：步骤202，获取待评估产品的产品加速退化试验数据；所述产品加速退化试验数据包含待评估产品的所有性能参数和所有性能参数对应的试验时间。
21.其中，产品加速退化试验数据中包含不少于一个待评估产品的不少于一种性能参数和各性能参数对应的试验时间；每种性能参数和性能参数对应的试验时间都有多组。
22.具体地，获取待评估产品的产品加速退化试验数据，其中产品加速退化试验数据包含待评估产品的所有性能参数和所有性能参数对应的试验时间，例如某型产品共计5个在90℃高温下开展加速退化试验，间隔100h对所有样品的22个性能参数开展测试。
23.步骤204，基于所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型。
24.具体地，基于性能参数和性能参数对应的试验时间，对各性能参数和各性能参数对应的试验时间按照预设的模型表达式分别进行拟合处理，通过拟合获取各性能参数的最佳模型表达式的最佳拟合参数，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型。
25.例如，当预设的模型表达式为，f（x）为产品的性能参数值，x为试验时间，m和n为拟合参数，对模型表达式变换如下：其形式为
式中：，，，。
26.假设产品加速退化试验中单个性能参数的n组退化数据为，，则拟合参数a和b为：则拟合参数a和b为：式中：，。
27.因此，评估得到单个性能参数退化模型的拟合参数m和n如下：退化模型的拟合参数m和n如下：当预设的模型表达式为若干个时，对若干个模型表达式分别进行拟合，获取其中拟合最优的模型表达式的拟合参数为最佳拟合参数，并基于最佳拟合参数获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型。
28.步骤206，基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间。
29.具体地，根据各性能参数的最优单个性能参数退化模型，结合预设的性能参数失效阈值d，评估单个性能参数的超差时间。如最优单个性能参数退化模型为，则其单个性能参数的超差时间x为：。
30.步骤208，基于所述待评估产品的各性能参数和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间。
31.具体地，基于待评估产品的各性能参数，获取待评估产品的多个性能参数融合模型，待评估产品的多个性能参数融合模型包括无备份模型、有备份模型和混合模型；其中，对于无备份模型，待评估产品的多个性能参数中任一性能参数超差都导致产品失效；对于有备份模型，待评估产品的多个性能参数中只有所有性能参数都超差，产品才失效；对于混合模型，待评估产品的多个性能参数中无备份模型和有备份模型同时存在。
32.对于无备份模型，产品的失效时间为：式中：t为产品的失效时间，为第j个性能参数的超差时间，，m为性能参数的个数。
33.对于有备份模型，产品的失效时间为：
对于混合模型，产品的失效时间结合多个性能参数实际关联情况，具体分析。如性能参数1和2之间、性能参数3和4之间为有备份模型，剩余均为无备份模型，则其表达式为：获取产品的失效时间以后，根据产品的失效时间计算加速应力下产品的平均失效前时间，具体计算公式为：式中：t为产品的失效时间，为加速应力下第p个产品的失效时间，，q为加速应力下待评估产品的总个数。
34.获取加速应力下产品的平均失效前时间以后，计算正常应力下产品的平均失效前时间为：式中：为加速应力下产品的平均失效前时间，a为加速应力下产品的加速因子。
35.上述基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法中，通过对各性能参数分别构建最优单个性能参数退化模型，并通过多个性能参数融合模型获取待评估产品的失效时间，最后基于待评估产品的失效时间实现对待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间的获取，提高了对产品的平均失效前时间的评估精度。
36.在一个实施例中，所述基于所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型包括：获取不少于一组所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间作为单个性能参数退化模型的拟合数据；基于所述拟合数据与预设的模型库中的模型表达式，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型；所述模型库中包含不少于一种预设的模型表达式，所述模型表达式中的参数包含性能参数、性能参数对应的试验时间和拟合参数。
37.具体地，获取不少于一组性能参数和性能参数对应的试验时间作为单个性能参数退化模型的拟合数据，在每组试验时间均对应有测试获取的性能参数。基于拟合数据与预设的模型库中的模型表达式，对拟合数据进行拟合，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型；如表1所示为一个实施例中预设的模型库，模型库中包含不少于一种预设的模型表达式，模型表达式中的参数包含性能参数、性能参数对应的试验时间和拟合参数。
38.表1
本实施例中，通过获取不少于一组性能参数和性能参数对应的试验时间作为单个性能参数退化模型的拟合数据，并基于拟合数据与预设的模型库中的模型表达式分别进行拟合，实现了对各性能参数的最优单个性能参数退化模型的获取，提高了获取的拟合参数的精度，提高了对单个性能参数的超差时间获取的精度。
39.在一个实施例中，所述基于所述拟合数据与预设的模型库中的模型表达式，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型包括：将所述拟合数据按照所述预设的模型库中的模型表达式分别进行拟合处理，获取各模型表达式对应的拟合参数；基于各模型表达式对应的拟合参数，获取各模型表达式的相关系数；基于各模型表达式的相关系数，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型。
40.具体地，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型时，首先将拟合数据按照预设的模型库中的模型表达式分别进行拟合处理，获取各模型表达式对应的拟合参数，基于各模型表达式对应的拟合参数，获取各模型表达式的相关系数，基于各模型表达式的相关系数，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型。其中，采用线性相关系数对单个性能参数退化模型进行检验与优选时，相关系数r如果满足，则模型通过检验；相关系数r如果满足，则模型不通过检验。相关系数越接近1，则模型越优，α为置信度。
41.对于模型表达式为，相关系数r表达式如下：通过对比分析各个模型的相关系数，进行模型检验与优选，从而确定最优单个性
能参数退化模型。
42.本实施例中，通过获取各模型表达式的相关系数，并基于各模型表达式的相关系数获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型，实现了对各性能参数的最优单个性能参数退化模型的获取，提高了获取的拟合参数的精度，提高了对单个性能参数的超差时间获取的精度。
43.在一个实施例中，所述基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间包括：获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型的拟合参数；基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型的拟合参数和预设的性能参数失效阈值，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间。
44.具体地，计算单个性能参数的超差时间时，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型的拟合参数，基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型的拟合参数和预设的性能参数失效阈值，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间；例如，对于最优单个性能参数退化模型为，则其单个性能参数的超差时间x为：。
45.本实施例中，基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型的拟合参数和预设的性能参数失效阈值，实现了对各性能参数对应的单个性能参数的超差时间的获取，提高了对超差时间的获取精度。
46.在一个实施例中，所述基于所述待评估产品的各性能参数和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间包括：基于所述待评估产品的各性能参数获取所述待评估产品的多个性能参数融合模型；所述待评估产品的多个性能参数融合模型包括无备份模型、有备份模型和混合模型；基于所述待评估产品的多个性能参数融合模型和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品的失效时间；测试获取多个待评估产品的失效时间，基于多个待评估产品的失效时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间；计算待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和预设的加速因子的乘积，获取待评估产品在正常应力下产品的平均失效前时间。
47.具体地，基于待评估产品的各性能参数获取待评估产品的多个性能参数融合模型，待评估产品的多个性能参数融合模型包括无备份模型、有备份模型和混合模型，对于无备份模型，待评估产品的多个性能参数中任一性能参数超差都导致产品失效；对于有备份模型，待评估产品的多个性能参数中只有所有性能参数都超差，产品才失效；对于混合模型，待评估产品的多个性能参数中无备份模型和有备份模型同时存在。
48.基于待评估产品的多个性能参数融合模型和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品的失效时间，对于无备份模型，产品的失效时间为：
式中：t为产品的失效时间，为第j个性能参数的超差时间，，m为性能参数的个数。
49.对于有备份模型，产品的失效时间为：对于混合模型，产品的失效时间结合多个性能参数实际关联情况，具体分析。如性能参数1和2之间、性能参数3和4之间为有备份模型，剩余均为无备份模型，则其表达式为：获取产品的失效时间以后，根据产品的失效时间计算加速应力下产品的平均失效前时间，具体计算公式为：式中：t为产品的失效时间，为加速应力下第p个产品的失效时间，，q为加速应力下待评估产品的总个数。
50.获取加速应力下产品的平均失效前时间以后，计算正常应力下产品的平均失效前时间为：式中：为加速应力下产品的平均失效前时间，a为加速应力下产品的加速因子。
51.本实施例中，通过基于待评估产品的多个性能参数融合模型和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品的失效时间，并基于待评估产品的失效时间获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和待评估产品在正常应力下产品的平均失效前时间，能对单个性能参数的产品进行可靠性评价，也能对具有众多性能参数的产品（性能参数个数为十几个甚至几十个的产品）进行可靠性评价，且本实施例的评价过程简便、精度更高，适用范围更广。
52.在一个实施例中，所述基于所述待评估产品的多个性能参数融合模型和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品的失效时间包括：若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是无备份模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最短的超差时间作为待评估产品的失效时间；若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是有备份模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最长的超差时间作为待评估产品的失效时间；若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是混合模型，获取所述混合模型中无备份模型中最短的超差时间、有备份模型中最长的超差时间和剩余性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最短的超差时间作为待评估产品的失效时间。
53.具体地，基于待评估产品的多个性能参数融合模型和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品的失效时间时，若待评估产品的多个性能参数融合模型是无备份模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最短的超差时间作为待评估产品的失效时间，即对于无备份模型，产品的失效时间为：
式中：t为产品的失效时间，为第j个性能参数的超差时间，，m为性能参数的个数。
54.若待评估产品的多个性能参数融合模型是有备份模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最长的超差时间作为待评估产品的失效时间，即对于有备份模型，产品的失效时间为：若待评估产品的多个性能参数融合模型是混合模型，获取混合模型中无备份模型中最短的超差时间、有备份模型中最长的超差时间和剩余性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最短的超差时间作为待评估产品的失效时间，即对于混合模型，产品的失效时间结合多个性能参数实际关联情况，具体分析。如性能参数1和2之间、性能参数3和4之间为有备份模型，剩余均为无备份模型，则其表达式为：该混合模型的产品失效时间为性能参数1和2之中超差时间的最大值，和性能参数3和4之中超差时间的最大值，以及剩余性能参数的超差时间之中的最大值。
55.本实施例中，针对不同待评估产品的多个性能参数融合模型按照不同的计算方法计算待评估产品的产品失效时间，提高了对于待评估产品的失效时间的计算精度。
56.以下为一个具体实施例，某待评估产品的测试样本共计5个在90℃高温下开展加速退化试验，间隔100h对所有样品的22个性能参数开展测试，表2为5份样品中的样品1加速退化试验数据。
57.表2
图3为一个实施例中获取产品的平均失效前时间步骤的流程示意图，如图3所示，对各个性能参数退化模型开展参数估计、模型检验和模型优选，评估各个性能参数的超差时间，得到如下表3所示的样品1性能参数退化模型分析结果。
58.表3
建立该产品的多个性能参数融合模型，并对模型开展分析，评估产品性能参数超差时间。该产品的多个性能参数融合模型为无备份模型，即产品多个性能参数中，任一性能参数超差都导致产品失效。因此，样品1的失效时间为：同理可以获取其他样品的失效时间，加速应力条件下其他样品的失效寿命如表4所示：表4则加速应力下产品的平均失效前时间为：由于该产品在90℃高温加速应力下的加速因子为10，因此，正常应力下产品的平均失效前时间为：产品实际使用的平均失效前时间为9250h，本实施例中的评估结果与实际值误差
仅为2.064%，误差很小。
59.本实施例提出的基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法在对单个性能参数退化模型分析时，考虑了单个性能参数可能符合的多种模型，并对模型进行分析、检验及优选，评估精度更高。该方法提出了产品的多个性能参数融合模型，模型简洁易懂，不仅能对单个性能参数的产品进行可靠性评价，也能对具有众多性能参数的产品进行可靠性评价，适用范围更广。
60.应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
61.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法的基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法的限定，在此不再赘述。
62.在一个实施例中，如图4所示，提供了一种基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估装置，包括：退化数据获取模块401、退化模型获取模块402、超差时间获取模块403和失效时间获取模块404，其中：退化数据获取模块401，用于获取待评估产品的产品加速退化试验数据；所述产品加速退化试验数据包含待评估产品的所有性能参数和所有性能参数对应的试验时间。
63.退化模型获取模块402，用于基于所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型。
64.超差时间获取模块403，用于基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间。
65.失效时间获取模块404，用于基于所述待评估产品的各性能参数和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间。
66.在一个实施例中，所示退化模型获取模块402具体用于：获取不少于一组所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间作为单个性能参数退化模型的拟合数据；基于所述拟合数据与预设的模型库中的模型表达式，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型；所述模型库中包含不少于一种预设的模型表达式，所述模型表达式中的参数包含性能参数、性能参数对应的试验时间和拟合参数。
67.在一个实施例中，所示退化模型获取模块402还用于：将所述拟合数据按照所述预设的模型库中的模型表达式分别进行拟合处理，获取各模型表达式对应的拟合参数；基于各模型表达式对应的拟合参数，获取各模型表达式的相关系数；基于各模型表达式的相关
系数，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型。
68.在一个实施例中，所示超差时间获取模块403具体用于：获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型的拟合参数；基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型的拟合参数和预设的性能参数失效阈值，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间。
69.在一个实施例中，所示失效时间获取模块404具体用于：基于所述待评估产品的各性能参数获取所述待评估产品的多个性能参数融合模型；所述待评估产品的多个性能参数融合模型包括无备份模型、有备份模型和混合模型；基于所述待评估产品的多个性能参数融合模型和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品的失效时间；测试获取多个待评估产品的失效时间，基于多个待评估产品的失效时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间；计算待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和预设的加速因子的乘积，获取待评估产品在正常应力下产品的平均失效前时间。
70.在一个实施例中，所示失效时间获取模块404还用于：若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是无备份模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最短的超差时间作为待评估产品的失效时间；若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是有备份模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最长的超差时间作为待评估产品的失效时间；若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是混合模型，获取所述混合模型中无备份模型中最短的超差时间、有备份模型中最长的超差时间和剩余性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最短的超差时间作为待评估产品的失效时间。
71.上述基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估装置，通过对各性能参数分别构建最优单个性能参数退化模型，并通过多个性能参数融合模型获取待评估产品的失效时间，最后基于待评估产品的失效时间实现对待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间的获取，提高了对产品的平均失效前时间的评估精度。
72.上述基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
73.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于加速退化试验的产品平均失效前时间评估方法。
74.本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
75.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取待评估产品的产品加速退化试验数据；所述产品加速退化试验数据包含待评估产品的所有性能参数和所有性能参数对应的试验时间；基于所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型；基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间；基于所述待评估产品的各性能参数和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间。
76.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取不少于一组所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间作为单个性能参数退化模型的拟合数据；基于所述拟合数据与预设的模型库中的模型表达式，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型；所述模型库中包含不少于一种预设的模型表达式，所述模型表达式中的参数包含性能参数、性能参数对应的试验时间和拟合参数。
77.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将所述拟合数据按照所述预设的模型库中的模型表达式分别进行拟合处理，获取各模型表达式对应的拟合参数；基于各模型表达式对应的拟合参数，获取各模型表达式的相关系数；基于各模型表达式的相关系数，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型。
78.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型的拟合参数；基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型的拟合参数和预设的性能参数失效阈值，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间。
79.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：基于所述待评估产品的各性能参数获取所述待评估产品的多个性能参数融合模型；所述待评估产品的多个性能参数融合模型包括无备份模型、有备份模型和混合模型；基于所述待评估产品的多个性能参数融合模型和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品的失效时间；测试获取多个待评估产品的失效时间，基于多个待评估产品的失效时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间；计算待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和预设的加速因子的乘积，获取待评估产品在正常应力下产品的平均失效前时间。
80.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是无备份模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最短的超差时间作为待评估产品的失效时间；若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是有备份模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最长的超差时间作为待评估产品的失效时间；若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是混合模型，获取所述混合模型中无备份模型中最短的超差时间、有备份模型中最长的超差时间和剩余性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最短的超差时间作为待评估产品的失效时间。
81.上述计算机设备，通过对各性能参数分别构建最优单个性能参数退化模型，并通过多个性能参数融合模型获取待评估产品的失效时间，最后基于待评估产品的失效时间实现对待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间的获取，提高了对产品的平均失效前时间的评估精度。
82.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取待评估产品的产品加速退化试验数据；所述产品加速退化试验数据包含待评估产品的所有性能参数和所有性能参数对应的试验时间；基于所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型；基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间；基于所述待评估产品的各性能参数和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间。
83.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取不少于一组所述性能参数和所述性能参数对应的试验时间作为单个性能参数退化模型的拟合数据；基于所述拟合数据与预设的模型库中的模型表达式，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型；所述模型库中包含不少于一种预设的模型表达式，所述模型表达式中的参数包含性能参数、性能参数对应的试验时间和拟合参数。
84.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将所述拟合数据按照所述预设的模型库中的模型表达式分别进行拟合处理，获取各模型表达式对应的拟合参数；基于各模型表达式对应的拟合参数，获取各模型表达式的相关系数；基于各模型表达式的相关系数，获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型。
85.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取各性能参数的最优单个性能参数退化模型的拟合参数；基于各性能参数的最优单个性能参数退化模型的拟合参数和预设的性能参数失效阈值，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间。
86.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：基于所述待评估产品的各性能参数获取所述待评估产品的多个性能参数融合模型；所述待评估产品的多个性能参数融合模型包括无备份模型、有备份模型和混合模型；基于所述待评估产品的多个性能参数融合模型和各性能参数对应的单个性能参数的超差时间，获取待评估产品的失效时间；测试获取多个待评估产品的失效时间，基于多个待评估产品的失效时间，获取待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间；计算待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和预设的加速因子的乘积，获取待评估产品在正常应力下产品的平均失效前时间。
87.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是无备份模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最短的超差时间作为待评估产品的失效时间；若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是有备份模型，获取各性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最长的超差时间作为待评估产品的失效时间；若所述待评估产品的多个性能参数融合模型是混合模型，获取所述混合模型中无备份模型中最短的超差时间、有备份模型中最长的超差时间和剩余性能参数对应的单个性能参数的超差时间中最短的超差时间作为待评估产品的失效时间。
88.上述存储介质，通过对各性能参数分别构建最优单个性能参数退化模型，并通过
多个性能参数融合模型获取待评估产品的失效时间，最后基于待评估产品的失效时间实现对待评估产品在加速应力下产品的平均失效前时间和正常应力下产品的平均失效前时间的获取，提高了对产品的平均失效前时间的评估精度。
89.需要说明的是，本技术所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
90.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（read-only memory，rom）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（reram）、磁变存储器（magnetoresistive random access memory，mram）、铁电存储器（ferroelectric random access memory，fram）、相变存储器（phase change memory，pcm）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（random access memory，ram）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（static random access memory，sram）或动态随机存取存储器（dynamic random access memory，dram）等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
91.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
92.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。