引言

加速寿命试验（ALT）是制造商通过提升应力水平进行测试，从而预估产品在正常使用条件下可靠性的重要方法。通过将产品暴露在更严苛的环境（如更高温度或电压）中，可以更快诱发故障，从而推算出寿命数据。该分析采用统计模型将高应力条件下的故障时间与正常使用条件下的预期故障时间建立关联。

本例采用阿伦尼斯寿命-应力（Arrhenius life-stress）模型与威布尔分布对不同应力水平下的故障数据建模。阿伦尼斯模型是温度作为加速应力时常用的单应力模型。

实验设置

以温度为应力进行加速寿命试验：分别在350K和450K下测试9个和6个样本，1200小时后终止试验。目标是通过威布尔概率密度函数（PDF）推算出300K（预期使用条件）下的可靠性表现。

目标是通过威布尔概率密度函数（PDF）推算出300K（预期使用条件）下的可靠性表现。

对于单应力试验（本例仅温度作为应力），至少需要两个应力水平。一般而言，含N个应力的实验至少需要N+1个应力水平。

为将高应力测试数据外推至正常使用条件，需要建立寿命-应力关系模型。本例采用：

阿伦尼斯模型是温度加速试验中广泛使用的单应力LSR模型，威布尔分布则通过形状参数（β）与尺度参数（η）为故障行为建模提供灵活性。

关于寿命-应力关系的详细讨论超出本文范围，可参考Wayne Nelson所著《Accelerated Testing: Statistical Models Test Plans and Data Analyses》。

加速寿命试验假设各实验的分布形状参数相同。由于假定基础分布为威布尔分布，需验证350K与450K实验中的β（形状参数）是否一致。

通过创建等高线叠加图检验两组实验的β值是否相同。分别为350K与450K数据集建立LDA工作表后：

试验在更高应力水平下进行，以便更快观测到故障发生。

将叠加图的绘图类型设为等高线图

等高线图显示β值无显著差异，因此"各实验形状参数相同"的假设成立。

现在我们可继续加速寿命试验分析。

在Weibull工具箱的ALTA模块中设置：

基于模型与数据，通过最大似然估计得出参数解：

最终获得300K下的威布尔PDF:

我们可以推导出300K下的相关可靠性曲线：

通过ALTA计算器还可获取其他可靠性指标，如B(10)寿命：

制造商进行ALT试验旨在通过高应力水平加速测试进程。正常使用条件下的PDF需通过LSR模型从高应力水平PDF外推获得。

开展加速寿命试验（ALT）分析时，分析人员需完成以下步骤：

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