1、寿命预测四大瓶颈问题

长寿命产品寿命预测问题是产品研制过程面临的瓶颈问题之一。

现有的寿命预测理论是以失效时间作为统计分析对象的，其做法是通过大量试验得到产品的失效数据，然后使用统计判断准则，选择更合适的统计分布模型（主要是指数、正态、威布尔、对数正态等传统寿命分布），之后通过产品寿命分布模型来预测产品的寿命。

对于长寿命产品，则常采用加速寿命试验建立产品寿命与应力之间关系的模型（加速方程），然后使用外推方法预测产品在正常应力下的寿命。这种方法比较适合于技术复杂性低和大批量生产的产品，对于现代工业生产条件下的高技术复杂结构和小批量生产的型号产品，现有的寿命预测方法在工程实践中遇到很多问题，表现在：

（1）小子样问题。现代工业生产具有“多品种、小批量、快速生产”的特点，产品受到研制经费和时间限制，在只能允许少量寿命试验样本的情形下，获得的失效数据甚少，导致依赖于大样本寿命数据的传统寿命预测理论的可信度受到质疑。

（2）长寿命问题。对于长寿命产品而言，在有限的时间内，即使通过加速寿命试验也难以获得足够的失效数据，甚至没有失效数据，无法建立有效的(传统可靠性)寿命分布模型。

（3）相关性问题。 现代产品性能和工作环境复杂多变，建立在独立性假设基础上的传统系统可靠性(逻辑)模型，无法刻划多种因素及其复杂相关性对产品可靠性的影响；用简单的加速因子或环境因子难以描述工作环境等因素对产品可靠性的影响，导致了可靠性预计值与实际情况相差较大。

（4）失效分析问题。产品失效分两类，即性能退化失效与偶发失效，据统计，性能退化失效在产品失效中占70-80%，传统可靠性侧重研究偶发失效，有些舍本逐末。

为了解决在长寿命产品寿命预测中遇到的上述问题，急需发展一种更为有效的寿命预测理论。基于性能退化的长寿命产品寿命预测理论，是从失效物理分析出发，通过分析产品失效的相关性和退化失效规律，设计与性能相关的加速退化试验，并结合产品研制过程中的性能测试和性能试验，获取充分的与寿命相关的性能信息，然后对产品寿命进行预测，从而开辟一条使用性能数据对产品寿命进行预测的新途径，解决长寿命产品寿命预测问题。

2、性能退化型长寿命产品特点

基于性能退化的长寿命产品寿命预测技术是解决小子样、高可靠性与长寿命产品可靠性设计、分析、试验与评估等问题的关键技术之一，是当前可靠性领域的研究重点和热点。

传统的可靠性分析技术的分析对象是寿命数据，但由于科技的不断进步，设计、制造技术以及使用材料的不断提高与改善，产品的可靠性越来越高，寿命越来越长，在相对短期内无法获取足够的失效数据，因此很难利用传统的寿命预测理论对产品进行寿命预测。

这是因为传统的寿命试验仅记录失效和试验时间，在建模分析过程中并没有考虑产品性能退化过程中所包含的信息，而产品性能退化过程中包含着大量可信、精确而又有用的与产品寿命有关的关键信息，是寿命预测的一个丰富的信息源，所以从产品性能参数的变化着手，通过对表征产品功能的某些量进行连续测量，取得退化数据，利用退化数据对产品功能的退化过程进行分析，就可以对产品寿命进行预测。

性能退化可靠性分析技术的基本思想如下图所示

即从产品失效机理分析入手，查找产品衰老原因；然后通过特征参数辨识，找到表征产品衰老症兆的衰老因子；进而设计相应的性能退化试验或者加速性能退化试验，获取性能退化数据；再利用退化过程建模技术建立符合产品特点的衰老曲线；在性能退化模型的基础上，建立产品的寿命分布模型。

由此实现产品寿命与产品性能特性参数的一体化关联、寿命指标的物理化解是，从而在提高产品寿命预测精度和可信度的同时，也为产品研制人员提供产品寿命指标的改进方向。