随着工业制造水平的提高以及科技社会的不断发展,产品的失效可以追溯其潜在的性能退化过程,因此提出一种加速退化试验（ADT）方法,在高于正常应力条件下,以较短的时间获得寿命数据和更丰富的信息。由于某些产品的物理特性会在退化过程中改变,有限的样本条件放大了样本之间的不一致性,导致退化路径通常从一个不确定的初始值开始,而随机初始值的影响会导致后续寿命估计不准确。为了提升长寿命、高可靠产品在具备不确定性退化初值情况下的模型评估精度,本文在已有的随机效应研究基础上,对退化模型建模以及方案优化设计展开以下研究:（1）针对随机过程模型,探讨其性能退化的随机效应问题,提出了一种考虑初始退化值的Wiener过程退化建模方法。首先对当下具有随机效应的Wiener过程研究分析,考虑初始退化程度为随机变量,假设该随机变量服从正态分布;其次为了结果不失一般性,归一化不同参数的加速模型为标准线性形式,而后给出考虑随机初始值的Wiener过程退化模型。（2）针对加速退化试验优化设计中由于存在个体差异导致试验方案精度偏差等问题,提出了一种具备随机效应的Wiener过程单/多应力下的方案优化设计方法。首先考虑了不同产品的退化程度具有随机的初始值;其次采用均匀正交设计理论确定多应力组合形式,基于统计数据基础,结合应力复合方式给出多应力组合加速模型;随后以最小化模型参数估计方差的D优化准则建立优化目标函数,三种优化算法给出各应力下最佳应力水平、最佳样本数量、试验检测时间等;最后给出一个实例对象验证所提模型在试验优化设计当中的合理性。（3）针对退化轨迹模型,考虑退化初始值的随机性,假设退化初始值服从正态分布、对数正态分布的情况下,通过退化模型分析制定最优模型选择标准,求出不同退化轨迹模型下的残差平方和（SSE）,选择SSE值最小的退化轨迹模型为最优的性能退化模型,该最优模型计算得出伪失效寿命用于可靠性评估,使计算精度和评估效果有很大的提升。