面对一个全新的产品，如何预见其可能的失效模式？如何主动“制造”故障以验证设计的鲁棒性？这不仅是工程挑战，更是保障产品成功上市的核心环节。本文将系统阐述故障激发试验的理念、方法与实施路径，为新品可靠性保驾护航。

 

一、故障激发试验：为何主动“制造”故障至关重要？

故障激发试验（Failure Stimulation Testing）是一种主动施加应力以诱发潜在故障的可靠性验证方法。其核心在于超越常规使用条件，在加速或强化环境中暴露产品薄弱点。这与被动等待故障发生的传统测试形成鲜明对比。

价值凸显：

主动暴露缺陷： 在产品设计或制造缺陷导致实际用户故障前，提前识别并解决。

加速验证： 在远短于实际使用寿命的时间内，评估产品的长期可靠性。

提升鲁棒性： 识别设计余量，驱动设计优化，提升产品在极端或意外条件下的生存能力。

降低风险： 大幅降低产品上市后因重大故障导致的召回、赔偿、声誉损失等风险。

优化成本： 早期发现问题比后期修复的成本低几个数量级。

 

二、评估全新产品的潜在故障模式：从零构建故障图谱

面对全新产品，没有历史数据参考，需要系统化、结构化的方法挖掘潜在故障点。

1. 理论推演：构建故障逻辑链

功能与物理分解： 将产品逐层分解为子系统、部件、元器件直至材料层面。明确每一层级的功能、输入/输出、性能指标。

失效模式与影响分析 (FMEA/FMECA)： 这是最核心、最系统的方法。

功能反推法： 功能是“提供动力”，失效模式即“无法提供动力”、“动力不足”、“动力间歇性中断”、“动力过大”。

经验库借鉴： 参考类似产品、行业通用故障库（如MIL-HDBK-338B， IEC 60812）。

头脑风暴： 跨职能团队（设计、测试、制造、质量、服务）参与。

功能分析： 清晰定义每个分析对象（系统、子系统、部件、零件）的功能。

失效模式 (Failure Mode)： 针对每个功能，列举所有可能的失效方式（如：开路、短路、断裂、腐蚀、性能退化、泄露、卡死、误动作等）。常用方法：

失效原因 (Failure Cause)： 分析导致每种失效模式的直接原因（如：过载、过热、振动疲劳、材料缺陷、制造缺陷、软件错误、设计错误、使用不当）。

失效影响 (Failure Effect)： 分析该失效模式对上级系统、最终产品功能、用户安全及环境的影响严重程度。

风险评估： 结合失效发生的可能性（O）、被探测的难度（D）和影响的严重性（S），计算风险优先数 (RPN = O * S * D)，聚焦高风险项。

故障树分析 (FTA)： 从顶层不希望发生的事件（如“系统宕机”、“电池起火”）出发，自上而下逐层分析导致该事件发生的所有可能原因（基本事件）及其逻辑关系（与门、或门）。帮助理解复杂系统的故障传播路径和关键薄弱点。

2. 仿真与建模：数字世界的“预测试”

多物理场仿真： 应用有限元分析 (FEA)、计算流体动力学 (CFD)、电磁仿真等工具，模拟产品在热、力（应力/应变）、电磁、流体等物理场作用下的行为。识别潜在的过热点、高应力区、共振频率、电磁干扰/兼容性问题。

电路与系统仿真： 使用 SPICE、Saber、Simulink 等工具，分析电路在过压、过流、信号异常、元器件参数漂移等情况下的行为，预测功能失效或性能下降。

可靠性预计： 基于元器件应力分析法和标准（如 MIL-HDBK-217F, Telcordia SR-332, IEC TR 62380），利用元器件失效率模型和系统可靠性框图，预估产品在特定条件下的可靠性指标（如MTBF）。虽然精度有限，但对识别高失效率单元和设定试验目标有参考价值。

3. 早期样机探索性试验：实物验证的初步探索

极限功能测试： 在规格边界和略超规格条件下测试产品基本功能（如：最低/最高输入电压、极限温度下的开机/运行）。

简单应力步进： 对单应力（如温度、电压）进行小步幅递增，观察产品响应，初步探测薄弱点。

拆解分析 (Teardown)： 详细拆解竞品或类似产品，分析其设计、选材、工艺、潜在故障模式，汲取经验教训。

 

三、设计故障激发试验：从潜在故障到可执行方案

识别出潜在故障模式后，需要设计针对性的试验方案来激发它们。

1. 明确试验目标与范围

聚焦高风险： 基于 FMEA/FMECA 的 RPN 和 FTA 的关键基本事件，优先针对高风险、高严重度、高发生可能性的潜在故障模式。

定义清晰目标： 例如，“验证主功率 MOSFET 在最大负载瞬态冲击下的热应力余量”，“激发并定位因振动导致的 PCB 焊点疲劳失效”，“评估控制板在快速温度循环下的功能稳定性”。

确定范围： 测试对象（整机、子系统、关键部件）、需要验证的故障模式列表。

2. 选择合适的激发方法（应力类型）

核心原则： 选择的应力必须与目标故障模式的失效物理机理强相关。

常用应力类型：

盐雾： 加速金属部件腐蚀（外壳、连接器、散热器）。

混合流动气体 (MFG)： 模拟工业污染环境对接触腐蚀的影响。

粉尘/沙尘： 验证密封性、活动部件（风扇、滑轨）在污染环境中的可靠性。

紫外线辐射： 评估塑料、涂层等材料的光老化。

振动（正弦/随机）： 激发机械疲劳断裂、紧固件松动、连接器/线缆接触不良、微动磨损、PCB 焊点失效。复杂产品的关键应力。

机械冲击/跌落： 验证产品在运输、搬运、意外跌落中的生存能力（结构强度、关键连接）。

恒定加速度/离心： 验证在持续高过载（如航天、汽车）下的结构完整性。

过电压/浪涌： 激发绝缘击穿、元器件过压烧毁（TVS、MOV 等保护器件验证）。

过电流： 激发导线/走线/保险丝熔断、功率器件过热烧毁。

电压纹波/噪声： 评估电源稳定性、信号完整性、抗干扰能力。

静电放电 (ESD)： 验证 ESD 防护设计有效性。

电源通断循环： 激发开关瞬态应力、热机械疲劳。

高温存储/工作： 加速热老化、材料退化（如电解电容干涸）、软化、热膨胀不匹配。

低温存储/工作： 材料脆化、收缩应力增大、润滑失效、启动困难。

温度循环/冲击： 激发因不同材料热膨胀系数 (CTE) 差异导致的应力（焊点疲劳、芯片开裂、涂层脱落、连接器失效）。极其常用且高效。

高温高湿： 加速电化学迁移、腐蚀、绝缘劣化（HAST 高压加速寿命试验是其强化版）。

热应力：

电应力：

机械应力：

化学/环境应力：

综合应力： 同时施加多种相关应力（如温度循环+振动），更真实地模拟实际复杂环境，激发单一应力无法暴露的交互作用故障（HALT/HASS 的核心）。

3. 设计应力剖面（强度、时间、顺序）

应力强度：

步进应力试验 (Step-Stress)： 从较低应力水平开始，按固定步长（如温度每次升高10°C，振动Grms每次增加3g）逐步增加，直到出现故障或达到预设极限（如设计极限 DL，破坏极限 UL）。快速高效定位工作极限和破坏极限。

恒定应力试验 (Constant-Stress)： 在选定的高应力水平下持续测试，记录故障时间。需要较多样本和较长时间，常用于寿命分布建模。

时间/循环次数： 确定试验的总时长或循环次数。对于加速试验，需要基于加速模型计算等效使用时间。

应力施加顺序/组合： 考虑应力的交互作用。例如，先进行温度循环暴露热机械问题，再进行振动暴露松动问题；或在HALT中同时施加温变率和宽带随机振动。

加速模型： 建立应力水平与失效时间的关系模型，用于将试验结果外推到正常使用条件。

阿伦尼乌斯模型 (Arrhenius)： 温度加速（化学、扩散过程主导失效）。AF = exp[(Ea/k)*(1/T_use - 1/T_test)] (AF: 加速因子, Ea: 活化能, k: 玻尔兹曼常数, T: 绝对温度)。

逆幂律模型 (Inverse Power Law)： 电压、压力、振动应力等加速。L_use / L_test = (S_test / S_use)^n (L: 寿命, S: 应力水平, n: 加速指数)。

艾林模型 (Eyring)： 考虑温度和另一个应力（如湿度、电压）的联合作用。

Coffin-Manson： 温度循环疲劳失效。N_f ∝ (ΔT)^(-β) (N_f: 失效循环次数, ΔT: 温变范围, β: 材料常数)。

4. 定义失效判据与监测方法

明确失效标准： 什么情况算作故障？如：

功能完全丧失。

关键性能参数超出允许公差（如输出电压波动>±5%）。

出现间歇性故障。

安全保护机制（如过温保护）非预期触发。

物理损伤（开裂、变形、烧毁）。

设计监测方案：

在线监测： 实时采集关键性能参数（电压、电流、温度、转速、通信信号、传感器数据）、功耗、功能状态（通过自动测试软件）。

周期测试： 在应力施加间隙（如温度稳定时）进行功能测试和性能参数测量。

物理检查： 试验中或试验后，进行目视检查、X光检查 (X-ray)、扫描声学显微镜 (CSAM) 检查、显微切片分析等，发现内部缺陷。

5. 样本量与资源规划

样本量： 受限于预算、时间、样机可得性。通常原则：

高风险、新设计、复杂部件：样本量宜多（如 3-5 个或更多）。

低风险、成熟模块：可适当减少（如 1-2 个）。

HALT 探索性试验：通常 1-2 个样本即可。

定量可靠性验证 (如 ALT)：需要基于统计置信度和目标可靠性指标计算样本量。

资源准备： 试验设备（温箱、振动台、电源、数据采集仪）、工装夹具（确保应力有效传递）、测试软件/脚本、人员、场地、时间。

6. 试验方案文档化

编写详细的试验计划 (Test Plan) 和试验程序 (Test Procedure)，明确：

目的与范围。

参考标准（内部/外部，如 IEC 60068, MIL-STD-810, IPC-9701）。

受试样品信息与状态。

详细的应力剖面（类型、水平、时间、顺序、升降速率）。

失效判据。

监测方法与参数清单。

试验设备与工装要求。

数据记录要求。

安全注意事项。

 

四、高效利器：HALT/HASS 在故障激发中的应用

高加速寿命试验 (HALT - Highly Accelerated Life Test)：

目的： 在产品设计阶段，快速、主动地发现设计缺陷和薄弱环节，确定产品的操作极限 (OL) 和破坏极限 (DL)。

方法： 对少量工程样机施加远高于预期规格的、步进递增的综合应力（通常是快速温变率的温度循环 + 宽带随机振动，也可加入其他如电压、湿度）。应力水平持续增加直至出现故障。

关键输出： 识别出的故障模式、故障机理、工作裕度（OL - 规格限）、破坏裕度（DL - OL）。驱动设计改进，根本性提升固有可靠性。

高加速应力筛选 (HASS - Highly Accelerated Stress Screen)：

目的： 在产品生产阶段，快速高效地剔除制造过程引入的缺陷（如虚焊、元器件缺陷、装配错误、工艺偏差）。

方法： 对量产产品进行100%或抽样筛选。施加的应力水平略低于HALT找到的破坏极限 (DL)，但远高于正常使用应力和规格限，且施加时间很短（通常几分钟到几小时）。常用快速温变 + 宽带随机振动。

关键输出： 筛选出“婴儿期”故障品，确保交付产品的早期可靠性。不是提高固有可靠性，而是剔除制造缺陷。

 

五、试验执行、分析与闭环

严格执行： 按批准的试验程序操作，详细记录所有应力参数、监测数据、观察现象。

故障观察与记录： 一旦发生故障，立即记录：

发生时间/循环数。

当时的应力条件。

故障现象（功能丧失？参数漂移？冒烟？异响？）。

初步判断的故障位置/部件。

故障诊断 (FA - Failure Analysis)： 这是试验价值最大化的核心！

目标： 确定精确的失效位置，揭示根本的失效物理机理，追溯设计或制造上的根本原因。

流程： 外观检查 -> 电性能测试 -> 无损检测 (X-ray, CSAM) -> 逐层拆解 -> 失效点定位（显微镜、探针台） -> 物理/化学分析（SEM/EDS, FIB, 切片） -> 机理分析 -> 根因判定（设计缺陷？元器件问题？工艺问题？）。

结果分析与报告：

汇总所有故障信息（模式、机理、根因）。

分析应力水平与失效时间/循环的关系。

计算加速因子和等效寿命（如适用）。

评估产品可靠性水平是否满足目标。

识别设计、物料、工艺的关键改进点。

闭环改进：

设计变更： 修改设计以消除根本原因（如增加散热、优化结构、选用更可靠器件、增加保护电路、优化布局布线）。

工艺优化： 改进焊接参数、装配流程、清洁工艺等。

物料管控： 加强关键元器件供应商管理、来料检验。

测试规范更新： 将有效的故障激发方法纳入后续产品的DV/PV（设计验证/生产验证）测试规范或HASS筛选程序中。

FMEA/FTA 更新： 根据试验和FA结果，更新失效模式库和风险评估。

 

六、挑战与最佳实践

挑战：

新品的“未知”特性： 初始故障模式识别可能不全。

加速模型的适用性： 模型选择错误或参数不准导致外推结果失真。

过度设计风险： 过度追求激发故障可能导致设计过于保守，成本过高。

资源投入： 试验设备、FA设备、专业人才投入大。

破坏性： 试验本身可能导致样品不可恢复。

最佳实践：

早期介入： 在产品概念和设计阶段就启动FMEA和初步试验规划。

跨职能团队： 设计、测试、可靠性、制造、物料、质量工程师紧密合作。

迭代进行： 设计 -> 样机 -> HALT/探索性试验 -> FA -> 改进设计 -> 再试验。多轮迭代优化。

重视FA： 投入资源建立强大的失效分析能力，没有FA的故障激发试验价值大打折扣。

活用HALT/HASS： 将HALT作为设计阶段的必选项，将HASS作为量产阶段的质量闸门。

知识管理： 建立企业级的故障模式库、失效分析案例库、加速试验经验库。

结合其他方法： 与可靠性预计、仿真分析、现场数据（如有类似产品）相结合，相互印证。

 

结语：预见故障，方能创造完美

故障激发试验绝非简单的“破坏性测试”，它是一门融合了失效物理、加速试验理论、精密测量与深度分析的严谨科学。在新品开发中主动拥抱这一策略，意味着企业将“事后救火”转变为“事前防火”，将“未知恐惧”转化为“可靠信心”。

每一次成功的故障激发，都是对产品生命力的一次有力加冕。它让我们得以在实验室中预见未来可能的风暴，在图纸上化解用户可能遭遇的困境。乔布斯曾言：“预见未来的最好方式，就是亲手创造它。”在可靠性工程的语境中，预见故障的最好方式，正是通过科学严谨的故障激发试验，主动将其“创造”于受控环境之中。这不仅是对技术的尊重，更是对用户的承诺——让每一个走出实验室的产品，都经得起时间的追问，承载得起用户的信任。