环境可靠性检测是评估产品在温湿度、振动、冲击等环境下性能稳定性的核心环节，数据准确性直接决定产品是否符合标准或设计要求。然而测试中，设备偏差、环境干扰、样品缺陷等因素常导致数据异常，若处理不当易引发误判。因此，建立科学的异常数据处理方法，是保障检测结果有效性与公正性的关键。

异常数据的定义与识别

异常数据是偏离测试预期规律、不符合逻辑或超出标准允许范围的测试数据，区别于统计离群值——离群值可能因正常波动产生，异常数据则是规则或逻辑上的不合理。例如温度循环测试中，设定50±2℃却突然跳至60℃；或振动测试中，加速度值无诱因骤升50%，这类数据均属异常。

识别需结合三重维度：

一、“标准阈值”，即测试方案明确的参数范围（如GB/T 2423.2规定高温均匀度≤2℃）。

二、“趋势一致性”，对比时间序列的连续规律（如温度应匀速上升，突然下降则异常）。

三、“传感器逻辑”，确认数据在传感器量程内（如0-100℃传感器出现-5℃，属明显异常）。

需避免主观判断：不能因数据不符合预期就判定异常，需通过客观规则验证。例如某材料温度系数为正（电阻随温度升高而增大），若电阻在温度升高时略有上升，属于正常现象，而非异常。

基于测试标准的初步筛查

环境可靠性测试需遵循国家标准（如IEC 60068、GB/T 2423），标准明确了参数控制、数据有效性及异常判定规则，是筛查的首要依据。

首先对照“参数公差”：如GB/T 2423.3规定湿热试验湿度93%±3%，若某时段湿度达98%且持续5分钟，超出标准范围，需标记异常。

其次核查“采集要求”：标准通常规定采样频率，如快速温度变化需≥1Hz采样率，若用0.5Hz导致数据遗漏，形成的不连续曲线属异常。

最后参考“异常条款”：如GB/T 2423.10提到“夹具松动导致的加速度不均，数据无效”。通过标准对照，可快速筛选违反规则的异常数据。

多维度数据关联性验证

测试参数间存在因果或关联关系，分析关联性可验证数据是否异常。例如温度升高会导致半导体电阻下降（负温度系数）；振动加速度增大伴随位移增加。

分析“因果关系”：若温度升高但电阻未下降，需检查数据是否异常。如LED样品温度从25℃升至60℃，正向电压应从3.2V降至3.0V，若实际为3.3V，说明数据异常。

验证“时间一致性”：数据应连续变化，若某点跳变而关联参数无变化，可能是传感器故障。如温度平稳时，湿度突然从50%升至90%，大概率是湿度传感器接触不良。

对比“同批次一致性”：同批次样品数据应相似，若某样品波动远大于其他，需怀疑异常。如5个样品做振动测试，4个标准差0.5m/s²，1个达2.0m/s²，可能因夹具松动或内部缺陷导致。

测试设备与环境的回溯核查

设备故障或环境干扰是异常常见成因，需回溯测试过程的设备状态与环境条件。

设备核查覆盖三环节：

一、“校准状态”，确认传感器、采集系统的校准证书是否在有效期内（通常1年），若温度传感器超期，数据准确性无法保证。

二、“运行记录”，查看试验箱日志（如温度模块报警）、振动台载荷（是否超额定值）。

三、“连接状态”，检查传感器接线是否松动（热电偶接线不良会导致温度跳变）。

环境核查关注外部干扰：如振动测试时旁边空压机运行导致共振，或温度测试中空调启动引发波动。此外，人为操作也需核查——如误开试验箱门、调整参数，会影响数据连续性。

例如某温度测试中，14:00-14:10温度从50℃降至30℃，回溯发现试验箱制冷系统触发“超温保护”，测试人员未按规程处理，因此该时段数据属设备故障异常。

样品状态的同步确认

样品缺陷或安装问题是异常重要成因，需确认测试前、中、后的状态。

测试前核查“初始状态”：确认样品是否预处理（如湿热前常温放置24小时）；外观是否有划痕裂缝（外壳裂缝会导致湿热测试中水分渗入，湿度数据异常）；传感器安装是否正确（温度传感器应贴CPU表面，而非散热片）。

测试中监控“实时状态”：通过摄像头观察样品是否移动、变形；若有异响需立即停机检查（如振动测试中样品异响，可能是内部部件松动）。

测试后“溯源检查”：对异常样品拆解验证，如振动数据异常，拆解发现内部螺钉松动，碰撞导致数据异常；或温度数据异常，复测发现传感器贴错位置。

统计方法的定量分析

当规则与经验无法判定时，需用统计方法定量验证，常见方法包括“3σ原则”“箱线图法”“趋势回归法”。

“3σ原则”适用于正态分布：数据偏离均值超过3倍标准差视为异常。如温度均值50℃，标准差1.2℃，3σ范围50±3.6℃，若某点60℃，则异常。需注意，非正态分布需用稳健统计（如中位数绝对偏差法）。

“箱线图法”通过四分位数识别离群值：计算上四分位数（Q3）、下四分位数（Q1），超出Q3+1.5×(Q3-Q1)或Q1-1.5×(Q3-Q1)的范围视为异常。如振动数据Q1=10m/s²，Q3=15m/s²，异常范围>22.5m/s²或<2.5m/s²，若某点25m/s²则异常。

“趋势回归法”验证时间序列连续性：对数据线性回归，残差超过2倍标准差视为异常。如温度回归方程y=0.5t+25，t=10时预测30℃，实际35℃，残差5℃>2×1.5℃，判定异常。

异常数据的记录与溯源

异常处理需遵循“可追溯性”原则，完整记录每个环节，确保后续核查有据可查。

记录内容包括：异常基本信息（测试项目、样品编号、时间、参数、值）；核查过程（设备、环境、样品的核查结果）；处理依据（标准条款、统计结果）；处理结果（剔除/保留）；后续措施（更换传感器、重新测试）。

溯源需建立“数据链”：从传感器采集→传输→存储→处理→判定，每个环节有记录。例如数据采集系统自动记录采样时间、传感器编号；异常判定需两人签字确认；记录保存至少3年（符合CNAS要求）。

与客户/研发的协同沟通

异常处理需与客户或研发协同，确保结果合理可接受。

沟通需及时：发现异常可能影响结果时，第一时间告知客户（如测试中样品松动，需暂停沟通）；内容需客观：提供异常图表、核查记录、标准条款等证据（如“样品振动数据异常，因内部螺钉松动，证据为拆解照片及曲线对比”）；目标需明确：共同确定处理方案（重新测试、调整参数或接受异常）。

例如某手机样品湿热测试中湿度超标，核查发现外壳裂缝（运输导致），告知客户后，客户同意更换样品重新测试，最终得到准确结果。沟通记录需纳入档案，证明客户认可处理结果。