在竞争激烈的市场环境中，产品可靠性不仅是满足客户期望的核心要素，更是企业品牌声誉与长期生存的基石。可靠性需求作为产品设计的起点，最终需要通过严谨的试验进行验证。如何精准地将这些需求转化为科学、有效的可靠性试验条件，是确保产品在真实环境中表现可靠的关键技术环节。本文将深入探讨这一转化过程，揭示其内在逻辑与方法体系。

 

一、理解可靠性需求：试验设计的基石

可靠性需求绝非简单的“产品要耐用”这样模糊的表述，它是一个多层次、可量化、可验证的体系：

核心量化指标：

可靠度 (R(t))： 产品在指定时间 t 内无故障运行的概率（例如：工作 5 年后可靠度 ≥ 95%）。

故障率 (λ(t))： 单位时间内发生故障的概率（例如：平均每年故障率 ≤ 0.5%）。

平均无故障工作时间 (MTBF)： 可修复产品相邻故障间工作时间的平均值（例如：MTBF ≥ 100,000 小时）。

平均首次失效时间 (MTTF)： 不可修复产品从开始使用到首次失效的平均时间（例如：MTTF ≥ 50,000 小时）。

使用寿命 (Useful Life)： 产品能够满足规定性能要求的总使用时间或周期数（例如：设计使用寿命 10 年或 50,000 次循环）。

保修期/质保期 (Warranty Period)： 制造商承诺免费维修或更换的期限（隐含了在此期间的可靠度要求）。

任务剖面与环境剖面：

气候环境： 温度（范围、变化率、循环）、湿度、气压、太阳辐射、雨、雪、冰、盐雾等。

机械环境： 振动（频率范围、振幅、方向）、冲击（加速度、脉宽、方向）、跌落、碰撞、恒加速度等。

电气环境： 电源特性（电压、电流、波动、中断）、电磁兼容性（EMI/EMS）、静电放电（ESD）、雷电等。

化学环境： 暴露于腐蚀性气体、液体、灰尘、霉菌等。

生物环境： 啮齿动物、昆虫等的影响。

任务剖面： 描述产品在其生命周期内将执行的各种任务序列、每个任务的持续时间、工作模式（启动、运行、待机、关机）、工作负载（功率、扭矩、转速、数据流量等）。例如：汽车发动机的启动次数、不同速度下的行驶时间比例。

环境剖面： 描述产品在整个生命周期（存储、运输、安装、运行、维护）中暴露的环境条件，包括：

用户期望与法规标准：

用户对产品“持久耐用”的直观感受。

行业规范、国家标准、国际标准（如 ISO, IEC, MIL-STD, IPC, SAE, AEC-Q 等）中规定的强制性或推荐性可靠性要求。

可靠的需求是后续所有工作的基础。模糊或不完整的需求必然导致试验设计的偏差。

 

二、转化路径：从需求到试验条件的逻辑推演

将可靠性需求转化为试验条件是一个系统性的分析、推导和决策过程，核心步骤如下：

明确验证目标：

验证对象： 是整机、子系统、还是关键元器件？

验证目的： 是设计定型验证、批产一致性验证、工艺变更评估、供应商准入、还是失效分析？

量化目标： 需要验证的具体可靠性指标是什么？ (R(t), MTBF, MTTF, 寿命等)。

置信水平： 对试验结果可信度的要求（如 90% 置信度）。置信度越高，所需样本量越大或试验时间越长。

深入分析任务与环境剖面：

类型： 稳态、循环、随机、瞬态？

量级： 最大值、最小值、平均值、变化范围？

持续时间/频率： 暴露时间占总寿命的比例？循环次数？冲击次数？

组合： 哪些应力会同时或顺序作用于产品？（如高温+高湿+振动）。

识别关键应力： 从任务剖面和环境剖面中，识别出对产品可靠性影响最大的应力类型（如高温、温度循环、特定频段的振动、高湿、电过应力等）。分析每种应力的：

建立寿命剖面模型： 将整个生命周期内的应力暴露情况整合成一个时间线模型。

选择合适的试验类型：

HALT： 在产品开发阶段，通过施加步进增大的综合应力（温度+振动+电应力等），快速暴露设计薄弱点和工作/破坏极限。目的是改进设计，发现缺陷，而非验证定量可靠性指标。

HASS： 在批产阶段，基于 HALT 发现的极限，制定筛选条件，快速剔除制造缺陷。是 ESS 的强化版。

正常寿命试验： 在预期使用条件或略高于使用条件（无加速）下进行，直接验证寿命或可靠度。时间长，成本高，常用于最终验证或低风险产品。

加速寿命试验 (ALT)： 核心方法！通过施加高于正常使用水平的应力（但需保证失效机理不变），加速产品失效过程，在较短时间内预测正常使用条件下的寿命或可靠度。关键在于确定加速模型和加速因子。

寿命试验：

环境应力筛选 (ESS)： 对批产产品施加环境应力（如快速温变、随机振动），剔除具有潜在制造缺陷的早期失效产品，提高出厂产品的可靠性。目的不是验证固有可靠性，而是剔除制造缺陷。

高加速寿命试验 (HALT) / 高加速应力筛选 (HASS)：

可靠性增长试验 (RGT)： 在产品开发过程中，通过“试验-分析-改进(TAAF)”循环，有计划地激发故障、分析原因、实施改进，逐步提高产品可靠性水平。试验条件通常基于任务/环境剖面或 HALT 结果制定。

耐久性试验： 侧重于验证产品在长期使用或反复工作循环下的机械磨损、疲劳寿命等，常通过模拟实际工作循环进行（如开关次数、转动圈数、行驶里程）。

特定失效机理试验： 针对已知或可能存在的特定失效模式（如腐蚀、电迁移、锡须、蠕变）设计的专项试验。

确定加速模型与加速因子 (AF) (针对 ALT)：

阿伦尼斯模型 (Arrhenius Model)： 适用于温度驱动的失效机理（如化学反应、扩散）。AF = exp[ (Ea/k) * (1/T_use - 1/T_stress) ]。其中 Ea 是活化能 (eV)， k 是玻尔兹曼常数， T 是绝对温度 (K)。

艾林模型 (Eyring Model)： 阿伦尼斯的扩展，考虑其他应力（如湿度、电压）与温度的交互作用。

逆幂律模型 (Inverse Power Law Model)： 适用于电压、机械应力（非疲劳）、压力等驱动的失效。AF = (S_stress / S_use)^n。其中 S 是应力水平， n 是加速因子指数。

Coffin-Manson 模型： 适用于温度循环或机械疲劳引起的失效。AF = (ΔT_stress / ΔT_use)^β * (f_use / f_stress)^γ。其中 ΔT 是温度变化范围， f 是循环频率， β, γ 是材料常数。

综合应力模型： 考虑多种应力（如温湿度 TH， 温度+振动 TV）同时作用的模型（如 Peck 模型用于温湿度）。

加速模型： 描述应力水平与产品寿命（或退化速率）之间定量关系的物理或经验模型。常用模型包括：

获取模型参数： 模型参数（如 Ea, n, β）需要通过历史数据、文献研究、专门试验（如恒定应力试验）或工程经验来获得。这是 ALT 成功的关键和难点。

计算加速因子： 利用选定的加速模型和参数，计算在选定的加速应力水平 (S_stress) 下相对于正常使用应力水平 (S_use) 的加速因子 (AF)。AF = 寿命_use / 寿命_stress。AF 越大，试验时间缩短越多。

验证失效机理一致性： 至关重要！ 必须通过失效分析（FA）确认加速试验中发生的失效模式与预期使用条件下的失效模式相同。如果失效模式改变，加速模型失效，试验结果无效。

设计试验剖面：

恒定应力： 在整个试验期间保持应力水平恒定不变。简单易行，易于建模分析。

步进应力： 按时间或失效数逐步增加应力水平。能更快找到薄弱点，但数据分析稍复杂。

循环应力： 应力按特定波形（如正弦波、方波、三角波、实际采集波形）周期性变化。模拟温度循环、振动、开关动作等。需定义波形、幅值、频率、驻留时间、升降速率等。

综合应力： 同时施加两种或多种应力（如温湿度循环+随机振动）。更接近真实环境，试验设备复杂，数据分析难度大。

应力类型与水平： 基于关键应力和加速模型确定。ALT 中应力水平需足够高以加速，但不能过高导致新失效机理或产品行为改变（如熔化、材料相变）。

应力施加方式：

试验持续时间/循环次数： 基于目标寿命、加速因子 (AF)、所需样本量、置信水平和预计的失效分布（如指数分布、威布尔分布）进行计算。目标是能在试验结束时观察到足够数量的相关失效（通常 ≥ 3），以便进行统计分析。对于 ALT：试验时间_stress ≈ 目标寿命_use / (AF * 样本量因子)。

确定样本量与抽样方案：

目标可靠性指标（MTBF/MTTF 越高，所需样本量越大或时间越长）。

置信水平要求（置信度越高，所需样本量越大）。

允许的失效数（允许失效数越多，所需样本量可适当减少）。

预计的失效分布（不同的分布类型有不同的样本量计算公式）。

试验成本和时间限制。

样本量： 受以下因素影响：

抽样方案： 对于批产产品验证，需规定如何从批次中随机抽取试验样品，确保样本的代表性。

定义失效判据：

功能完全丧失（如无法开机）。

性能参数超差（如输出电压超出 ±5% 容差）。

物理损坏（如开裂、断裂、短路、开路）。

软件崩溃或严重错误。

明确界定在试验过程中，产品出现何种状态或性能参数超出何种范围即判定为“失效”。判据应清晰、可测量、与产品功能要求直接相关。例如：

制定监测与数据采集计划：

规定在试验过程中需要监测哪些参数（如温度、电压、电流、振动响应、功能状态）。

确定监测的频率和方式（连续监测、定时记录、事件触发记录）。

规划数据存储和管理方式。

资源与约束考量：

试验设备： 所需的试验箱（温箱、温湿箱、振动台、综合环境箱等）能力是否满足试验剖面要求？

成本： 设备使用费、样品成本、人工成本、时间成本。

时间： 项目进度是否允许进行长时间的试验？

人员： 具备相关技能和经验的操作、监测、分析人员。

设施： 场地、电力供应等。

风险评估： 试验本身是否会引入额外风险（如破坏昂贵样品、安全风险）？如何控制？

 

三、关键挑战与应对策略

需求模糊或不完整：

挑战： 需求仅表述为“高可靠性”，缺乏量化指标或环境定义。

策略： 主动与需求方（市场、客户、管理层）沟通澄清；参考行业标准、竞品分析；进行用户场景研究；建立标准化的需求定义模板。

任务/环境剖面复杂且不确定：

挑战： 实际使用条件多变，难以精确模拟；新市场/新应用环境未知。

策略： 进行充分的市场调研和现场数据收集（如车载数据记录仪）；利用仿真预测极端条件；采用保守估计覆盖不确定性；考虑最坏情况组合；采用综合环境试验增加覆盖性。

加速模型选择与参数获取困难：

挑战： 缺乏历史数据；失效机理复杂；多种应力交互作用；获取精确的 Ea/n 值成本高。

策略： 加强失效物理分析；利用文献和数据库；进行探索性恒定应力试验；采用保守模型参数；考虑模型不确定性；优先选择机理清晰、模型成熟的应力进行加速。

失效机理一致性验证：

挑战： 加速应力可能引入非相关失效；失效分析能力不足。

策略： 严格控制加速应力上限（基于 HALT 极限或工程判断）；建立完善的失效分析流程和能力；对试验中出现的每个失效进行详细分析；对比加速失效与现场失效模式数据库。

试验资源（成本、时间、设备）限制：

挑战： 无法进行充分的试验（样本量不足、时间不够、设备能力有限）。

策略： 优化试验设计（如采用序贯试验、优化样本量计算）；优先进行高风险项目或关键部件的试验；利用可靠性仿真作为补充；考虑采用更高效的试验方法（如 HALT 发现缺陷）；寻求外部实验室合作；在项目早期规划可靠性试验资源。

多失效模式与竞争风险：

挑战： 产品存在多种潜在失效模式，加速试验可能只加速了其中一种或几种。

策略： 全面进行 FMEA 识别所有潜在失效模式；针对不同的主导失效模式设计不同的加速试验；在综合应力试验中关注多种失效模式的表现；分析数据时考虑竞争风险模型。

 

四、实例分析

案例 1：消费电子产品（如手机）锂电池寿命验证

需求： 在典型使用条件下（每天充放电1次），3年后电池容量保持率 ≥ 80%。

任务/环境剖面： 室温（25°C±5°C）下充放电循环。

试验类型： 加速寿命试验（ALT） - 温度加速。

加速模型： 阿伦尼斯模型。活化能 Ea 取典型值 0.6 eV（需根据电芯化学体系确认）。

加速因子计算： 目标寿命：3年 * 365天 ≈ 1100次循环。正常应力：25°C (298K)。选定加速应力：45°C (318K)。AF = exp[ (0.6 / 8.617e-5) * (1/298 - 1/318) ] ≈ 4.5。

试验剖面设计： 在 45°C 恒温箱中进行充放电循环（按标准充放电协议）。试验目标循环次数 ≈ 1100 / 4.5 ≈ 245次循环。

样本量 & 失效判据： 抽取一定数量样品（如 20-30 个）。失效判据：容量衰减至初始容量的 80% 以下。

监测： 定期（如每 50 次循环）测量电池容量。

验证： 试验结束后，统计失效数，用威布尔分布等分析在 45°C 下的寿命特征，利用 AF 推算回 25°C 下的寿命分布，验证是否满足 3 年 ≥ 80% 容量的要求。关键： 确认高温下容量衰减机理（如 SEI 膜增长）与常温下一致。

案例 2：汽车发动机舱内电子控制单元 (ECU)

温度循环： 模拟冷热冲击（如 -40°C -> +125°C， 快速温变率 > 10°C/min， 高低温驻留时间）。

高温运行： 在最高工作温度下长时间通电运行（如 125°C, 1000 小时）。

振动试验： 根据实测或标准振动谱（随机振动+正弦扫频），在 X/Y/Z 三个方向进行。

温湿度试验： 高温高湿存储或运行（如 85°C/85%RH, 500 小时）。

组合试验： 可能包含温度循环 + 振动同时进行的试验。

需求： 在车辆设计寿命 15 年/24万公里内，MTTF ≥ 100,000 小时（基于功能安全目标）。需承受发动机舱高温、温度循环、振动、湿度等。

任务/环境剖面： 分析车辆行驶数据（不同地域、季节、路况），得到温度范围（-40°C 至 +125°C）、温度变化速率、振动谱（路面激励、发动机振动）、湿度范围等统计分布。定义典型任务循环（冷启动-行驶-停车）。

试验类型： 综合环境可靠性试验 (CERT) - 模拟关键环境应力组合。通常基于行业标准（如 ISO 16750, AEC-Q100）进行强化。

试验剖面设计：

持续时间/循环次数： 各单项试验的时长或循环次数基于标准要求、加速因子（如果适用）和覆盖目标寿命的等效损伤计算（如，用 Miner 法则等效温度循环次数）。

样本量 & 失效判据： 样本量需满足统计置信度要求（可能数十个）。失效判据严格（功能丧失、参数超差、焊接开裂等）。

验证： 试验中无失效或失效数低于可接受水平（需基于目标 MTTF 和置信水平计算），则认为满足要求。任何失效都需进行根本原因分析并改进。

 

五、结论：构建严谨的转化闭环

从产品可靠性需求到可靠性试验条件的转化，是一个融合了工程分析、物理模型、统计方法和实践经验的专业过程。它要求工程师：

深刻理解需求： 确保需求清晰、量化、完整，并与产品使命紧密相连。

精准把握环境： 通过详实的任务与环境剖面分析，锁定关键应力及其特征。

科学运用加速： 基于失效物理，谨慎选择加速模型和参数，确保机理一致性是加速试验有效性的生命线。

精心设计试验： 制定严谨的试验剖面，明确样本量、失效判据和监测计划，平衡科学性与可行性。

有效管理资源： 在成本、时间和设备约束下，做出最优的试验策略选择。

重视失效分析： 将试验中暴露的每一个失效视为改进的契机，深入分析根因，形成“试验-分析-改进”的闭环。

这个过程绝非简单的线性对照，而是一个需要反复迭代、权衡和决策的系统工程。成功的转化意味着搭建起一座坚实的桥梁——一端连接着客户对产品持久耐用的期望与市场竞争的严苛要求，另一端则通向通过科学试验验证的、可信赖的产品品质。只有掌握并不断精进这一转化艺术，企业才能在打造高可靠性产品的道路上稳步前行，赢得市场的持久信任。可靠性不是靠运气，而是通过严谨的需求定义、科学的设计和精准的试验验证，一步一个脚印铸造出来的核心竞争力。