可靠性增长试验是通过“试验-故障分析-改进-再试验”循环提升产品可靠性的核心手段，而故障分析则是连接试验数据与改进措施的关键环节。做好故障分析，既能精准定位产品缺陷，也能为可靠性设计优化提供实证依据。本培训材料聚焦故障分析的实操逻辑、工具与案例，帮助学员掌握从故障收集到根因挖掘的全流程方法，助力可靠性增长目标落地。

可靠性增长试验与故障分析的关联逻辑

可靠性增长试验的本质是“主动暴露故障”——通过模拟实际或极端工况，激发产品潜在缺陷，再通过故障分析找到问题根源，最终实施针对性改进。若缺乏有效的故障分析，试验中暴露的故障将沦为“数据碎片”，无法转化为可靠性提升的动力。例如，某汽车底盘可靠性试验中，悬挂系统异响故障若仅记录“异响”而未分析原因，后续改进可能盲目更换部件，导致试验循环无效。

故障分析的核心目标是“回答三个问题”：故障是什么？为什么发生？如何彻底解决？这三个问题直接对应可靠性增长的三个关键步骤：识别缺陷、定位根因、实施改进。因此，故障分析的深度决定了可靠性增长的效率——挖到根因的改进能一次性解决问题，而停留在表面的分析会导致“头痛医头”的反复故障。

在试验流程中，故障分析需与试验同步开展：试验过程中实时记录故障现象，试验结束后24小时内启动初步分析，48小时内完成原因定位（复杂故障可延长至72小时）。这种“快速响应”能避免故障信息遗漏，确保分析结论与试验工况的关联性。

故障分析的标准化流程框架

故障分析的第一步是“故障收集”，需完整记录5类信息：试验工况（温度、湿度、负载、转速等）、故障现象（异响、停机、参数超标等）、发生时间（试验开始后多久）、影响范围（单个部件、子系统还是整个系统）、历史数据（该部件此前是否发生过类似故障）。例如，某伺服电机故障需记录：试验负载75%额定值、环境温度45℃、运行30分钟后电机外壳温度升至120℃、随后停机，历史数据显示同批次电机已发生3次类似故障。

第二步是“故障描述”，需遵循“5W2H”原则：Who（哪台设备/部件）、When（试验阶段/时间点）、Where（部件位置/系统层级）、What（故障模式：短路、断裂、磨损）、Why（初步疑似原因）、How（故障发生的过程：渐变还是突变）、How Much（故障程度：完全失效还是部分性能下降）。例如，“试验编号S-2023-05的3号液压泵（Who），在耐久性试验第150小时（When），泵体出口端（Where）出现液压油泄漏（What），疑似密封件老化（Why），泄漏量从0.1L/min逐渐增至0.5L/min（How），导致系统压力下降10%（How Much）”。

第三步是“故障定位”，通过理化检测或性能测试确定故障部位：例如，电机绕组短路可通过万用表测电阻、示波器看波形；机械部件断裂可通过金相分析看裂纹起始点；电气部件失效可通过X射线检测内部焊点。定位需“精准到部件级”——例如，不能说“电气系统故障”，而要明确“PCB板上C12电容击穿”。

第四步是“原因分析”，结合定位结果与试验数据，用工具挖到根因（详见后续工具小节）。第五步是“措施制定”，根据根因提出纠正/预防措施（如设计改进、工艺优化派、材料更换）。第六步是“验证闭环”，通过试验确认措施有效，再将经验纳入设计规范。

基于故障模式与影响的分类策略

故障分类是优先级排序的基础——需先处理对可靠性影响最大的故障。常用的分类方法是结合“故障模式”“影响程度”“发生频率”三个维度：

首先，按“故障模式”分类：分为机械故障（磨损、断裂、变形）、电气故障（短路、断路、绝缘老化）、热故障（过热、烧蚀）、化学故障（腐蚀、氧化）、软件故障（逻辑错误、死循环）。例如，某无人机飞控系统故障中，“GPS信号丢失”属于电气/软件混合故障，“机翼蒙皮开裂”属于机械故障。

其次，按“影响程度”分类（参考GJB 450A标准）：致命故障（导致人员伤亡或系统完全失效，如飞机发动机熄火）、严重故障（导致系统性能严重下降，需停机维修，如汽车变速箱无法换挡）、一般故障（导致性能轻度下降，可继续运行，如空调噪音增大）、轻微故障（无功能性影响，仅需调整，如仪表盘指示灯误亮）。

最后，按“发生频率”分类：高频故障（试验中发生≥5次）、中频故障（2-4次）、低频故障（1次）。例如，某家电产品试验中，“电源线插头松动”发生8次，属于高频一般故障；“压缩机爆炸”发生1次，属于低频致命故障。

分类后需绘制“故障优先级矩阵”：横轴是影响程度（致命→轻微），纵轴是发生频率（高频→低频），优先处理“致命+高频”“严重+高频”的故障——致命故障无论频率高低都需优先，因会导致灾难性后果。

故障分析的关键工具与应用场景

不同故障类型需用不同工具，以下是4类常用工具及场景：

1、5Why法：适用于简单故障的深度追问，通过连续问“为什么”挖到根因。例如，某手机电池鼓包故障：1.为什么鼓包？因为内部压力过高。

2.为什么压力高？因为电解液分解产生气体。

3.为什么分解？因为充电时温度超过80℃；4.为什么温度高？因为充电器输出电压过高。

5.为什么电压高？因为充电器恒压电路设计缺陷。根因是“充电器电路设计缺陷”。

2、鱼骨图（Ishikawa）：适用于多因素故障的全面排查，从“人、机、料、法、环、测”6个维度分析。例如，某生产线组装误差超标故障：“人”是操作员培训不足，“机”是工装夹具定位精度不够，“料”是零件尺寸公差过大，“法”是装配流程未标准化，“环”是车间温度波动大（影响零件热胀冷缩），“测”是检测设备校准过期。

3、故障树分析（FTA）：适用于复杂系统的逻辑分析，通过“顶事件（最终故障）”向下分解“中间事件（直接原因）”“底事件（根因）”，用逻辑门（与、或、非）连接。例如，飞机“起落架无法放下”顶事件，分解为“液压系统故障”或“电气系统故障”；“液压系统故障”又分解为“液压泵失效”与“管路堵塞”。FTA适合找“多因素叠加”的根因。

4、理化检测工具：适用于硬件故障的材质/结构分析，如金相显微镜看金属晶粒大小（判断热处理质量）、扫描电镜（SEM）看裂纹形貌（判断断裂类型：韧性断裂还是脆性断裂）、傅里叶变换红外光谱（FTIR）分析塑料老化程度。例如，某齿轮箱齿轮磨损故障，用SEM分析发现磨损表面有粘着痕迹，说明是“粘着磨损”，根因是润滑不足。

从表面现象到根因的层级挖掘

故障分析最常见的误区是“停留在表面原因”——例如，某电机烧毁故障，表面原因是“过载”，但根因可能是“散热片面积设计不足”“风扇转速过低”“负载计算错误”中的一个或多个。要挖到根因，需遵循“层级挖掘”原则：

第一层：表面现象（可直接观察到的故障结果）——例如，“电机外壳温度达150℃，冒烟停机”。

第二层：直接原因（导致现象的 immediate cause）——例如，“电机绕组绝缘层被高温击穿，导致短路”。

第三层：间接原因（导致直接原因的因素）——例如，“散热系统无法有效导出热量，导致绕组温度升高”。

第四层：根因（导致间接原因的底层因素）——例如，“散热片面积仅为设计要求的70%，因为图纸审核时遗漏了散热计算项”。

挖掘时需注意“避免主观臆断”——要用数据支撑每一层结论。例如，不能说“散热不足”，而要拿出“散热片面积测量报告”“试验中绕组温度曲线”“环境温度记录”等数据，证明“散热能力不足以应对试验工况”。

再举一例：某医疗设备显示器黑屏故障，层级挖掘：1.表面现象：显示器无图像，电源指示灯亮。

2.直接原因：显示器驱动板无信号输出。

3.间接原因：驱动板与主板的HDMI线松动。

4.根因：HDMI接口设计为“直插式”，未采用“锁扣式”，试验中振动导致接口松动。仅改“锁扣式接口”才能彻底解决问题。

故障纠正措施的验证与闭环管理

故障纠正措施需满足“SMART”原则：具体（Specific）、可衡量（Measurable）、可实现（Achievable）、相关性（Relevant）、时效性（Time-bound）。例如，“改进散热系统”不够具体，要改成“将散热片面积从100cm²增加到150cm²，风扇转速从1500rpm提高到2000rpm”。

措施制定后，需通过“验证试验”确认有效性——验证需模拟原故障工况：

1、寿命试验：改进后的部件需做额定寿命1.5倍的试验，确认无故障。例如，散热系统改进后，做2000小时连续运行试验，绕组温度保持在80℃以下（原故障温度是150℃）。

2、极限试验：模拟极端工况，例如，高温45℃、过载120%负载，运行4小时，确认无故障。

3、重复试验：重复原故障发生的条件，例如，原故障在振动频率10Hz、振幅2mm时发生，改进后在相同条件下运行10次，确认无故障。

验证通过后，需“闭环管理”：更新设计文档（将措施纳入图纸、BOM表）、更新FMEA/FMECA（添加根因与措施）、培训相关人员（避免重复错误）。例如，某汽车刹车片磨损过快故障，纠正措施是“将刹车片材料从半金属改为陶瓷”，验证后更新BOM表、FMEA，并培训采购人员优先采购陶瓷材料。

故障数据的标准化管理与价值挖掘

故障数据是可靠性增长的“金矿”——通过分析历史数据，可识别高频故障、优化设计、预测寿命。数据管理需遵循“标准化”原则：

1、数据记录标准化：使用统一的“故障报告单”模板，包含以下字段：试验编号、产品型号、部件名称、故障模式、故障现象（5W2H）、发生时间、工况参数（温度、负载等）、分析日期、分析人员、直接原因、根因、纠正措施、验证结果、闭环状态。

2、数据存储标准化：使用可靠性信息系统（RIS）或数据库存储数据，确保数据可检索、可统计。例如，用SQL数据库存储，字段为字符串或数值型（如“故障发生时间”为 datetime 类型，“负载”为 float 类型）。

3、数据分析标准化：定期统计以下指标：（1）故障频率（某故障模式发生次数/总试验时间）；（2）故障发生率（某部件故障次数/该部件总数量）；（3）平均故障间隔时间（MTBF=总试验时间/故障次数）；（4）根因分布（各类根因的占比，如设计缺陷占40%、工艺问题占30%）。

通过这些指标，可挖掘数据价值：例如，某空调压缩机故障数据显示，“压缩机卡缸”故障频率为0.01次/小时，根因中“润滑油粘度不足”占60%，则可优化润滑油选型（将粘度从ISO VG 32改为 ISO VG 46），降低故障频率。

典型故障分析案例的实践复盘

以下是某航天卫星姿控系统“动量轮转速波动故障”分析案例，复现全流程：

1、故障收集：试验编号ST-2023-11，卫星型号XX-1，部件“动量轮A”，试验工况：轨道模拟环境（温度-20℃，真空度10⁻⁴Pa），运行120小时后，转速波动±200rpm，电流从0.5A升至1.2A，姿态偏差0.6°（允许值0.1°）。

2、故障描述：XX-1卫星动量轮A，在轨道模拟试验第120小时，真空罐内，转速波动±200rpm，电流升至1.2A，导致姿态偏差0.6°，故障前30分钟电流持续上升。

3、故障定位：拆动量轮，测绕组电阻高20%；SEM分析绕组导线，表面有氧化层；FTIR分析绝缘漆，发现漆层老化（C=O键峰值升高）。结论：绕组绝缘老化导致匝间短路。

4、原因分析：用5Why法挖到根因——1.为什么绝缘老化？因绝缘漆耐温80℃，但动量轮内部因摩擦生热达100℃；2.为什么内部温度高？因散热通道是“封闭式”，无法导出热量。

3.为什么设计成封闭式？因初期未计算摩擦生热的影响。根因是“散热设计缺陷+绝缘漆耐温不足”。

5、纠正措施：（1）将散热通道改为“开放式”，增加辐射散热面积；（2）更换绝缘漆为耐温150℃的硅酮漆。

6、验证试验：改进后，动量轮在100℃环境下运行200小时，转速波动≤±50rpm，电流稳定在0.5A，姿态偏差≤0.1°，验证通过。

7、闭环管理：更新动量轮设计图纸，将开放式散热通道纳入标准；在FMEA中添加“封闭式散热导致绝缘老化”的故障模式；培训设计人员在真空环境设备设计中，需计算摩擦生热的影响。

通过该案例，学员可完整掌握“收集-描述-定位-分析-措施-验证-闭环”的全流程，理解每个步骤的实操要点。