传统的可靠性研究，是以产品的失效寿命数据作为分析研究对象，为了获取产品的失效数据，必须进行大量试验。对于高可靠、长寿命的产品，在寿命试验中通常只有少量失效或者没有失效出现，因此无法获得足够多的失效数据对产品进行可靠性预测，这给相关研究带来了难题。而通过产品性能退化过程的研究，收集相应的退化数据分析研究，从而对产品的可靠性及工作寿命作出较为准确地预测。　　灰色理论适于信息量少、数据少的问题，通过原始数列的累加生成、处理，挖掘系统的变化规律，建立灰色预测模型，对系统的未来状态作出科学的定量预测。鉴于此，本文把灰色理论引入到产品性能退化可靠性研究中，以继电器产品为例。通过继电器加速退化试验收集了五个性能参数数据，绘制了五个性能参数的散点曲线图和不同温度下所有触点性能参数的分布概率曲线，分析了温度变化对触点失效的的影响。选取性能参数数据建立了灾变预测模型、单变量预测模型和多变量预测模型，灾变预测较为准确的预测到失效点的出现，而单变量预测模型和多变量预测模型的预测结果比较，采用多个变量对系统进行预测精度要远远高于单个变量的预测，从另一个角度来说，灰色预测模型的应用提高了继电器失效预测的可靠性。