故障注入测试是可靠性增长试验的核心手段，通过主动模拟真实失效场景，加速暴露系统潜在缺陷，为设计改进提供精准依据。规范的实施是确保测试有效性、可重复性的关键——需从目标界定、故障选择、环境准备、过程控制等环节建立标准流程，本文围绕这些要点展开具体说明。

故障注入的目标与范围界定

故障注入的核心目标在于验证系统对失效的耐受能力、定位潜在缺陷、量化可靠性增长效果。例如，新能源汽车BMS的测试目标可能是验证电池过压时的保护机制有效性，以及算法优化后的改进幅度。

范围界定需明确系统边界：覆盖硬件子系统（如电源模块、通信接口）、软件模块（如控制算法、数据处理），排除无关部分（如机械结构磨损）。例如，工业机器人的测试范围限定在关节控制模块，避免本体齿轮故障干扰结果。

需划分故障类型边界：优先覆盖真实场景相关的故障（如电源波动、软件死锁），排除超设计tolerance的极端情况（如雷击）。例如，医疗设备的测试不包含核辐射故障，因超出其设计防护范围。

明确非目标范围可避免冗余：测试服务器网络故障时，无需覆盖存储模块损坏，确保资源集中于核心场景。

故障模式的选择与分类

故障模式需基于FMEA/FTA分析——优先选择发生频率高、影响大的模式。例如，电子设备的FMEA中，电源中断、电容漏电因风险高，应纳入清单。

按来源分为三类：硬件故障（电阻开路、芯片虚焊）、软件故障（内存泄漏、接口超时）、环境故障（温度波动、电磁干扰）。例如，工业控制系统需覆盖车间的温度波动（-10℃~50℃）。

按性质分为瞬时（如电压跌落10ms）、永久（如芯片烧毁）、间歇（如连接器接触不良）故障。例如，间歇故障需模拟随机出现，验证系统对偶发问题的应对能力。

优先高风险模式：医疗设备的传感器数据丢失因影响患者安全，优先级高于显示卡顿；工业机器人的电机过载因可能损坏设备，优先级高于风扇噪音。

试验环境与设备的准备

环境需模拟真实场景：汽车电子测试需用温度循环舱（模拟行驶温度）、振动台（模拟路面颠簸）、电源模拟器（模拟电池波动）。

故障注入设备需满足精度：电压注入器误差≤0.5%，信号干扰器覆盖系统工作频率，软件工具支持目标OS。例如，服务器网络故障注入需精准模拟延迟（10ms~500ms）、带宽限制。

监测设备需全面：DAQ记录电压电流，示波器捕捉瞬时波形，逻辑分析仪分析数字信号，日志系统记录软件错误。例如，智能手机电池测试中，DAQ记录电压从3.8V降至2.5V的曲线，日志记录低电量报警时间。

环境与设备需校准：温度舱偏差≤±1℃，振动台加速度偏差≤±5%，确保测试数据可靠。例如，航空设备测试的低压舱需校准至海拔10000m的气压（26.4kPa），偏差≤0.5kPa。

故障注入的方法与参数设计

方法需匹配故障类型：硬件注入（断开电源引脚）、软件注入（修改寄存器值）、人为注入（模拟误操作）。例如，PLC通信故障可通过硬件断开RS485总线，或软件篡改Modbus数据。

注入时机结合运行状态：稳定运行时（启动30分钟，CPU≤30%）验证常规场景，负载峰值时（CPU≥80%）验证极限能力。例如，服务器内存故障测试选在数据库查询高峰时注入。

注入强度覆盖设计tolerance：电压波动设为额定值±10%~±30%（设计tolerance±20%），电磁干扰设为-30dBm~-10dBm（设计tolerance-25dBm）。强度过低无法暴露缺陷，过高则失去意义。

注入duration匹配性质：瞬时故障10ms~1s，永久故障5~30分钟，间歇故障随机出现。例如，机器人电机过载故障注入10s，验证急停机制是否及时触发。

测试过程的控制与监测

需制定脚本化流程：启动系统至稳定→设置注入参数→触发故障→记录数据→恢复系统→重复测试。例如，智能手机电池测试脚本要求充至100%，再以0.1V/min降至2.5V，同步监测报警时间。

实时监测关键指标：CPU利用率、响应时间、电压电流等，以及故障报警（错误代码、声光提示）。例如，服务器网络故障测试中，监测延迟时间、丢包率是否符合注入参数。

确保可重复性：同一故障重复注入3次，间隔30分钟，结果偏差≤10%。例如，机器人关节故障重复3次，确保急停时间偏差≤50ms。

避免人为误差：操作需由专人执行，参数设置通过软件固化，减少手动调整的不确定性。

故障响应与恢复验证

验证故障响应的正确性：是否触发保护机制（如断电、冗余切换）、报警信息是否准确（错误代码对应故障、级别匹配风险）。例如，BMS电池过压时，需触发断电保护，报警代码“E001”准确对应过压故障。

验证恢复能力：故障消除后，系统能否自动/手动恢复。例如，冗余电源系统主电源故障时，备用电源切换时间≤50ms；故障消除后，主电源自动恢复时间≤10s。

恢复后的性能验证：系统恢复后，关键指标需回到正常范围。例如，机器人故障恢复后，运动精度偏差≤0.1mm，确保无残留问题。

极端情况验证：如故障未正确响应，需记录次生问题（如设备损坏、数据丢失），为设计改进提供依据。

故障数据的分析与闭环

收集完整数据：包括注入参数（强度、时机）、系统响应（报警时间、恢复时间）、失效模式（部件损坏、软件崩溃）。例如，服务器内存故障测试中，记录注入的错误地址、ECC校验结果、系统宕机时间。

定位故障根源：通过波形分析、日志排查确定原因。例如，电源波动故障的波形显示，滤波电容容量不足导致电压纹波过大，根源是电容选型错误。

闭环改进：将分析结果反馈至设计/工艺——如电容容量从100μF增至220μF，或软件算法补充ECC地址覆盖。例如，服务器内存错误改进后，单比特错误纠正率从80%提升至100%。

验证改进效果：改进后需重新注入相同故障，确认缺陷已消除。例如，BMS算法优化后，电池过压保护时间从5s缩短至1s，符合设计要求。