可靠性增长试验是通过逐步改进产品设计与工艺实现可靠性提升的关键手段，而数据采集点的合理性直接影响试验效率与结果准确性。优化数据采集点，既能避免冗余数据浪费资源，又能确保关键信息不遗漏，是提升可靠性增长试验效能的核心环节。本文聚焦可靠性增长试验中数据采集点的优化方法，从模型应用、故障导向、变量关联等维度展开具体分析。

基于可靠性增长模型的采集点动态设计

可靠性增长模型（如杜安模型、AMSAA模型）是预测产品可靠性随试验时间或改进次数变化的核心工具，可直接指导采集点的间隔设计。以杜安模型为例，其公式为MTBF(t) = MTBF0 × t^α（α为增长斜率），当α较大时（如α>0.3），说明产品可靠性增长较快，此时需加密采集点，以捕捉快速变化的可靠性趋势；当α较小（如α<0.1），可靠性增长趋于稳定，则可增大采集间隔。

例如，某消费类电子产品初期试验中，杜安模型显示α=0.45，说明故障数随试验时间快速下降，此时可将采集间隔设为2小时/次；当试验进行到第100小时后，α降至0.08，可靠性增长放缓，采集间隔可调整为8小时/次。这种基于模型的动态调整，既保证了关键阶段的信息捕获，又避免了后期的冗余采集。

需注意的是，模型参数需通过初期试验数据校准，若初期数据不足，可结合同类产品的历史模型参数进行初始化，再通过试验数据迭代更新，确保模型对当前产品的适用性。

故障模式导向的关键采集点聚焦

产品的可靠性问题多由特定故障模式引发，因此需先通过故障模式及影响分析（FMEA）或故障模式、影响及危害性分析（FMECA），识别关键故障模式及其关联参数。例如，机械传动系统的关键故障模式为齿轮磨损，关联参数包括振动加速度、润滑油铁谱浓度；电子电路的关键故障模式为电解电容失效，关联参数包括电容温度、漏电流。

针对关键故障模式的关联参数设计采集点，可确保数据直接服务于故障定位与改进。以某汽车变速箱可靠性增长试验为例，通过FMECA识别出“齿轮齿面胶合”为顶级危害故障模式，其关联参数为变速箱油温、输入扭矩、齿轮啮合频率振动。试验中，针对这三个参数设置高频采集点（1分钟/次），其余非关键参数（如外壳温度）设为低频采集（30分钟/次），最终通过采集数据快速定位到“油温过高导致润滑油失效”的根源，大幅缩短了改进周期。

需注意的是，故障模式的优先级需定期更新，若试验中发现新的高危害故障模式，需及时增加其关联参数的采集点，确保采集点始终聚焦于最关键的可靠性风险。

多变量关联分析下的采集点筛选

产品可靠性通常受多变量共同影响，部分变量间存在强相关性，若重复采集会造成数据冗余。需通过多变量关联分析，筛选出对可靠性影响显著且独立性强的变量，作为核心采集点。

常用的关联分析方法包括统计相关性分析（如Pearson相关系数、Spearman秩相关系数）与机器学习特征选择（如随机森林特征重要性、LASSO回归）。例如，某无人机动力系统可靠性增长试验中，初始设计了12个采集参数（如电机转速、电池电压、桨叶拉力、电机温度、环境湿度等）。通过Spearman相关分析发现，“电机转速”与“桨叶拉力”的相关系数达0.92，属于强相关；通过随机森林特征重要性分析，“电机温度”“电池电压”“环境湿度”对可靠性的影响权重分别为0.41、0.28、0.15，其余变量权重低于0.1。

基于分析结果，试验团队将“电机转速”与“桨叶拉力”合并为1个采集点（优先采集“电机转速”，因传感器成本更低），保留“电机温度”“电池电压”作为核心采集点，剔除权重低于0.1的变量（如桨叶材质硬度），最终采集点数量从12个精简至4个，数据量减少67%，但可靠性分析的准确性仅下降2%，实现了高效与精准的平衡。

试验阶段适配的采集点分层设计

可靠性增长试验需经历“方案设计-初样研制-试样验证”多个阶段，不同阶段的试验目标与重点不同，采集点需适配阶段需求分层设计。

方案设计阶段的核心是验证设计可行性，采集点需围绕“设计输入参数”，如材料力学性能（抗拉强度、疲劳寿命）、结构尺寸公差（如轴径偏差）、理论性能指标（如理论输出功率）。例如，某航空发动机方案阶段，采集点包括涡轮叶片材料的高温疲劳寿命、燃烧室结构的尺寸公差，以验证设计方案的理论可靠性。

初样研制阶段的核心是验证产品性能，采集点需围绕“实际性能参数”，如功能指标（如发动机实际输出功率、油耗率）、环境适应性（如高温环境下的启动成功率）。例如，初样阶段需采集发动机在不同海拔（0-10000米）下的输出功率，以验证性能是否符合设计要求。

试样验证阶段的核心是验证可靠性水平，采集点需围绕“寿命与故障参数”，如故障时间（TTF）、故障次数、寿命试验中的性能退化数据（如电机转速随时间的下降率）。例如，试样阶段需采集发动机加速寿命试验中的故障时间（如涡轮叶片第一次出现裂纹的时间）、故障模式（如裂纹位置、原因），以计算MTBF并验证可靠性增长目标是否达成。

实时数据反馈的采集点动态调整

传统可靠性增长试验多采用固定采集点，无法应对试验中的动态变化。需建立实时数据反馈机制，根据试验数据的实时分析结果调整采集点。

常用的实时分析工具包括统计过程控制（SPC）图（如均值-极差图、累积和图）与故障预警模型（如人工神经网络）。例如，某通信设备可靠性增长试验中，用均值-极差图监控“设备无故障工作时间（MTTF）”，当连续3个点超出“下控制限”（说明可靠性异常下降）时，立即加密故障关联参数（如设备内部温度、电源纹波）的采集频率（从每2小时一次改为每30分钟一次）。

某批次通信设备试验中，MTTF均值突然从120小时降至80小时（低于下控制限），试验团队立即加密“设备内部温度”与“电源纹波”的采集，发现“电源纹波值从10mV升至30mV”，进一步排查发现是某批电源模块的电容参数异常，及时更换模块后，MTTF恢复至115小时，避免了更大范围的试验失败。

成本效益平衡的采集点精简策略

采集点并非越多越好，需考虑传感器购置、数据存储、分析人力等成本，通过成本效益分析（CBA）保留“收益-成本比（BCR）”大于1的采集点。

成本效益分析的核心是量化每个采集点的“收益”与“成本”：收益包括减少故障排查时间、提升试验准确性、降低后期改进成本等；成本包括传感器采购维护、数据存储传输、分析人员时间等。例如，某工业机器人可靠性增长试验中，“关节力矩传感器”的成本为5000元/个（含维护）+数据成本1000元，总 cost=6000元。

其收益为提前40%发现关节磨损故障（减少排查时间50小时，收益5000元）+避免试验中断损失3000元，总 benefit=8000元，BCR=8000/6000≈1.33>1，因此保留。

另一采集点“机器人外壳压力传感器”，成本3500元，收益仅1000元，BCR≈0.29<1，因此剔除。通过成本效益分析，试验团队将采集点从10个精简至6个，总采集成本下降35%，而试验结果准确性仅下降1.2%。

验证与迭代的采集点校准机制

优化后的采集点需通过“历史数据模拟”与“小范围试验”验证有效性，若不符合要求则迭代调整。

历史数据模拟验证是用已完成试验的历史数据，用优化后的采集点重新分析，对比结果差异。例如，某医疗器械试验的历史数据中，原采集点15个，优化后8个，重新计算MTBF结果为1250小时，与原结果（1280小时）误差仅2.3%，说明采集点有效。

小范围试验验证是选择少量样品（如10%试验样品）用优化后的采集点试验，对比效率与准确性。例如，某家电企业选择10台冰箱试验，优化后的采集点使数据采集时间减少40%，故障排查时间减少35%，故障定位准确率从92%提升至95%，验证了方案有效性。

若验证误差过大（如超过5%），需重新分析：若遗漏关键变量，需补充采集点；若仍有冗余，需重新精简。例如，某汽车零部件试验中，优化后的采集点模拟误差达8%，经检查发现遗漏“零部件表面粗糙度”（与磨损故障相关系数0.85），补充后误差降至2.1%，满足要求。