随着产品可靠性水平的提高，可靠性试验如果不加速，则试验时间或者试验样本数量是几乎所有的企业所无法接受的，所以我们必然希望寻求缩短试验时间或者降低试验样本数量的方法来提高效率。而我们通常把缩短时间的试验称为加速可靠性试验。以下为常见的加速试验方法，在实际应用中并不是只采用其中的一种方法，很多时候会同时采用其中的两种甚至更多方法以求获得更短的试验时间。

大样本试验数据统计分析：产品的强度总体是服从特定的分布，如果只是对极少的样品开展试验，从统计的角度考虑我们就只能够假设所抽样的样品属于总体中相对较好的部分，从而确保最终的结果能够满足总体的分布。这时候就可以通过增加样本数量来降低对于每个试验样品的试验条件，从而获得加速。我们经常开展的电子产品加速可靠性试验属于一个特例，并不是能很好的说明问题，而在机械产品可靠性试验中所采用的威布尔分布计算是一个比较好的增加样本数据进行加速的典型应用。由于试验样本数量很大，所以起风险很低，通常是趋于保守的结果。

增加使用频率：通过缩短或者降低非工作时间来提高占空比甚至是的产品一直工作可以缩短试验时间并获得加速。例如某开关一天的使用次数为2次，但是在实验室则可以通过提高占空比来实现每分钟一次，进而达到在一天完成实际现场工作10年的次数，极大的压缩了试验时间，实现了加速。此方法的风险很低，但是对于特定产品增加占空比会引入其它影响，例如机械零部件长时间工作会导致发热无法即使散去，相比于实际使用占空比较低时可以通过自然散热的方式降低温度，也就是说连续时间相比于正常使用更加严酷，在实际试验室需要单独评估其影响，从而确保试验结果的精度。

去除无失效时间：对于某些产品会存在每天的工作时间较短，在其它时间出于待机状态，由于待机状态的功耗远低于正常工作水平，相应的对于产品可靠性的影响也较低，这时可能会选择假设待机时对产品失效率的贡献为零，进而缩短产品的实际工作时间来达成加速。例如汽车的ECU在停车时处于待机状态，功耗很低，我们会假设其对于失效率的贡献为零。通常乘用车的要求是10年，15万公里，这时我们就无需满足10年的工作时间要求，更多的是15万公里对应的工作时间，假设平均时速为50公里，则15万公里对应的工作时间则为3000小时，相对于10年的87650小时大为降低，从而达成了加速。此处需要特别注意的是我们虽然假设待机时不会对产品的失效有任何的贡献，但是这并不是事实，影响是肯定存在的只是大小的问题。这就需要我们具体评估待机时的工作环境温度或者其它应力相比于实际工作是的应力水平差异，如果两者比较接近则不能够简单假设待机时对于产品的失效率没有任何贡献。

提高试验应力水平：产品的工作应力越高则失效率越高，寿命月底，所以通过提高产品的试验应力水平就可以获得加速来降低试验时间。提高试验应力水平对应的加速因子通常是通过加速模型计算获得，如果暂时没有成熟的加速模型，则需要通过试验数据来进行拟合或者通过其它方法获得，否则无法开展加速寿命试验。对于加速模型都存在适用性的问题，这个在选择模型的需要特别注意，另外很多加速模型的特定参数存在举止范围的经验推荐，值的选择大小会对最终所计算出的加速因子影响很大，这就导致了其不确定性，所以相对其它的加速方法风险偏高。但是现在产品的可靠性越来越高，如果不采用提高试验应力水平其试验时间或者样本数量绝大多数企业是无法承受了，所以实际上提高试验应力水平的方法还是得到了广泛的应用。