研究目的
基于伽马分布退化（GDD）方法，通过光通量衰减数据研究荧光粉转换白光LED的可靠性并预测其寿命。
研究成果
基于最大似然估计参数的GDD模型寿命预测结果优于MM参数结果。GDD模型的平均误差约为10%（95%置信区间），而基于全寿命数据45%的NLS法IES-TM-21预测误差约为20%。因此，GDD估计结果相比IES-TM-21 NLS方法具有更高精度。
研究不足
该研究仅限于荧光粉转换白光LED，且寿命预测的准确性取决于所采用的参数估计方法。伽马过程最适合用于建模单调退化过程。
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基于伽马过程模型的高功率白光LED光通量衰减寿命预测
DOI：10.1109/jphot.2019.2950472
期刊：IEEE Photonics Journal
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
如今，由于设计和制造技术的进步，许多消费类电子产品都具有很高的可靠性。同样，商业领域的竞争使得产品开发周期越来越短，这导致制造商难以在新产品上市前评估现有产品的可靠性。这种现象在照明行业尤为明显，特别是对于高功率白光发光二极管（LED），因为这些产品寿命长且可靠性高。目前，预测LED寿命的标准方法基于确定性非线性最小二乘法，其预测精度较低。为克服这一局限，本研究采用退化模型来研究此类产品的可靠性，通过考量随时间推移的退化特性及其不确定性来关联产品寿命。我们提出了一种基于伽马分布退化（GDD）的随机方法，用于估算荧光转换白光LED的长期光通量衰减寿命。通过设计加速热退化测试获取光通量衰减数据，并基于最大似然估计（MLE）和矩估计法（MM）分析数据以确定GDD模型参数。由于迭代算法更易获得最优估计，MLE方法在模型参数估算方面展现出优于MM方法的性能。寿命预测结果表明，本方法的精度显著高于TM-21非线性最小二乘（NLS）法，具有广阔的工业应用前景。
作者：
Mesfin Seid Ibrahim，Jiajie Fan，Winco K.C. Yung，Zeyu Wu，Bo Sun
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