高可靠性系统的设计通常要求单个系统组件有极高的可靠性，然而产品的生产周期很短，对可靠性测试有着严格的时间限制。但在这样的测试中，一般不会有故障发生。所以只记录失效时间的传统寿命测试对可靠性的估计都过于保守。现代很多产品都可以在不失效的情况下运行几年、几十年甚至更久，但由于成本和时间的约束，我们很难用传统的基于失效数据来分析可靠性的方法来进行高可靠性、长寿命产品的可靠性估计，因此，加速退化试验提供了一个解决问题的方案。在无法获得产品的失效数据时，我们可以利用加速退化数据来对产品进行可靠性分析。在总结加速退化模型的过程中，发现了很多文章中的数据都存在异方差性，但大部分文章没有考虑这一特性，因此我们研究了异方差模型。之后我们又进行了一个实例研究，在获得产品的退化数据后，我们对数据进行分析，在实例中也发现了退化数据的异方差性，对此我们建立了异方差线性模型，来对加速试验获得的退化数据进行分析。　　我们通过对加速试验得到的退化数据的建模与分析，发现了退化数据的异方差性，从而建立异方差线性模型来对参数进行估计，由此可以得到产品的可靠性信息。最后我们将异方差模型与普通模型进行了对比分析。