电子设备可靠性增长试验是通过“试验-分析-改进”（TAAF）循环提升产品可靠性的核心手段，而故障模式识别作为TAAF的基础环节，直接决定了改进措施的针对性与有效性。准确识别电子设备在试验中暴露的故障模式（如芯片热失效、连接器接触不良、电路板虚焊等），能帮助工程师定位问题根源，快速迭代设计与工艺，最终实现可靠性的阶梯式增长。本文聚焦电子设备特性，系统梳理可靠性增长试验中常用的故障模式识别方法，为工程实践提供参考。

可靠性增长试验与故障模式识别的关联性

可靠性增长试验的核心逻辑是通过受控试验暴露产品缺陷，再通过分析缺陷根源实施改进——这一过程的关键在于“准确识别故障模式”。电子设备故障常具有“多因素耦合、隐蔽性强”的特点（如电磁干扰导致的信号失真可能与电路板布局、接地设计均有关），若无法精准识别，后续改进易偏离核心。例如某智能手表曾误将“续航缩短”归因于电池容量，多次更换后才通过故障模式识别发现是电源管理芯片待机电流过大，调整寄存器后才解决问题。可见，故障模式识别是可靠性增长的“导航仪”。

从流程看，故障模式识别贯穿试验全生命周期：试验前通过FMEA预判潜在故障，为方案设计提供依据；试验中通过实时监测识别已暴露故障；试验后通过FTA追溯根源，支撑改进。这种“前置预判-过程识别-后置追溯”的闭环，是电子设备可靠性增长的核心驱动力。

电子设备常见故障模式的分类框架

电子设备故障模式需结合结构与功能分类，才能为识别方法提供清晰框架。常见分类维度有三：

一、“失效部位”（芯片、电路板、接口、组件）。

二、“失效机理”（电应力、热应力、机械应力、环境应力）。

三、“失效影响”（局部功能丧失、性能退化、整机宕机）。

以手机为例，射频模块的“功率放大器增益下降”故障，失效部位是射频模块，失效机理是solder joint虚焊（机械应力），失效影响是信号弱。这种分类能帮助工程师快速匹配方法：如机械应力导致的连接器松动，可选择环境应力筛选中的振动试验；电应力导致的芯片击穿，可选择故障物理的电应力模型分析。

基于故障树分析（FTA）的故障模式追溯方法

故障树分析（FTA）是自上而下的演绎法，通过“顶事件-中间事件-底事件”的逻辑树追溯故障根源，适合因果关系明确的电子设备故障（如电源系统失效、整机死机）。其步骤为：定义顶事件（如“服务器无法开机”）、构建故障树（分解为“电源输入故障”“主板供电故障”等中间事件，再分解为“电源线断裂”等底事件）、通过最小割集识别关键故障模式。

例如某工业PLC的“输出端口无信号”顶事件，通过FTA分解发现底事件是“输出模块DC/DC转换器失效”，进一步分析是“输入电压波动导致电容纹波电流过大”——识别到这一故障模式后，更换高纹波电容，后续试验故障未再出现。

失效模式及影响分析（FMEA）的主动识别方法

FMEA是自下而上的归纳法，分析部件的“潜在故障模式-影响-原因”，适合设计阶段的可靠性增长试验。核心是RPN（风险优先数）评估（RPN=严重度×发生度×探测度），优先处理高RPN故障模式。

某手机射频模块的FMEA分析中，故障模式为“功率放大器增益下降”，严重度8、发生度6、探测度4，RPN=192（高于阈值100）。工程师设计温度循环试验，监测solder joint电阻变化，验证了“虚焊”的失效原因，改进焊接工艺后，发生度降至2，RPN=64，满足要求。

数据驱动的机器学习故障模式识别方法

电子设备试验产生的海量数据（温度、电压、电流等），可通过机器学习挖掘隐藏规律，实现故障模式自动化识别。流程为：数据预处理（滤波、归一化、特征工程，如提取温度峰值、方差）、模型选择（时间序列用LSTM，分类问题用SVM）、验证与应用。

某新能源汽车BMS试验中，采集1000小时数据，提取“温度变化率”“电压标准差”等12个特征，用随机森林模型训练——发现“温度变化率>5℃/min且电压标准差>0.1V”时，“电池均衡失效”发生率80%。优化温度控制算法后，故障发生率降至5%以下。需注意，数据需覆盖所有故障场景，否则模型泛化能力下降。

环境应力筛选（ESS）中的故障模式定位方法

ESS通过施加极限应力（高温、振动等）加速暴露早期故障（虚焊、接触不良），关键是“应力-故障关联性”（如手机跌落用振动+冲击，工业设备温度失效用温度循环），结合实时监测（电压、热成像）定位故障。

某笔记本ESS试验中，用“温度冲击（-40℃~85℃）+随机振动”筛选出“硬盘读写错误”失效。实时监测发现错误率在降温阶段上升，热成像显示连接器塑料收缩导致接触压力下降——改进连接器材料（用低膨胀系数PBT+玻纤）后，故障消除。应力需适度，避免过度筛选（破坏正常部件）或应力不足（无法暴露故障）。

基于故障物理（PoF）的机理级故障模式识别方法

PoF从“材料-结构-环境”相互作用分析故障机理（如芯片热疲劳、电容电解液干涸），适合高可靠性电子设备（航空航天、医疗）。流程为：建立机理模型（如“热应力→热膨胀失配→微裂纹→漏电电流增大”）、试验验证（施加温度循环，监测漏电电流）、识别故障模式。

某航空卫星星载计算机试验中，PoF分析发现芯片封装材料与硅片热膨胀失配导致热应力裂纹。施加600次温度循环后，监测到漏电电流超过阈值，与模型一致——更换低膨胀陶瓷封装材料后，芯片热失效次数降至0。PoF能从根源解决问题，比传统方法更彻底。