产品的可靠性是前期设计产品和后期制定维修方案的重要参考依据。传统可靠性评估方法大多建立在产品失效数据的基础之上。然而,对于高可靠、长寿命产品,很难在短时间内通过寿命试验获得足量的失效数据。产品的退化过程包含大量与产品寿命相关的信息,使得基于性能退化数据的可靠性分析成为可能。目前,大部分关于产品退化建模的研究仅关注产品性能的退化轨迹,忽视了使用环境和条件的动态性及其对退化过程的影响,具有一定的局限性。因此,文章围绕动态环境下产品退化建模与可靠性分析问题,考虑随机、动态的运行环境对产品退化速率的影响,建立具有时变速率的退化模型,并对产品可靠性进行分析。主要研究内容包括以下两方面:第一,提出了一种考虑动态协变量的Wiener过程退化建模与可靠性分析的方法。该方法考虑动态环境对退化过程的影响,利用Ornstein-Uhlenbeck（OU）过程对动态环境协变量进行建模,并利用协变量效应函数建立其与退化速率的联系,建立退化速率依赖于动态协变量的Wiener过程模型。针对该模型,给出了模型参数的最大似然估计,并研究了剩余寿命的分布情况。利用蒙特卡洛仿真验证了模型与参数估计的有效性。最后,通过将模型应用于除尘风机退化数据,验证了所提模型的实用性;通过与现有退化模型的比较,表明了所提模型在数据拟合和剩余寿命预测方面的优势。第二,提出了一种考虑可直接测量和不可观测协变量作用的Wiener过程退化建模与可靠性分析的方法。在考虑可直接观测协变量的基础上,将不可直接观测协变量的作用纳入Wiener过程模型,利用动态退化速率刻画不可观测协变量对退化的影响,进一步提高模型适用性。研究了基于最大似然的模型参数估计方法,建立了基于卡尔曼滤波的退化速率更新方程,并在此基础上给出产品剩余寿命的预测方法。最后,通过蒙特卡洛仿真验证了所提模型的有效性,并将模型应用于锂电子电池容量退化数据,验证了模型的实用性。本研究具有一定的理论意义和现实价值,相关模型可用于实际动态环境下产品的退化建模,有助于提高产品剩余寿命预测精度,指导维修保障策略的制定,降低产品的寿命周期费用。