随着现代工业技术的迅速发展,产品和设备系统日趋复杂化。系统的复杂性,一方面体现为其子系统或部件间相互藕合,另一方面也体现为系统的工作环境变化等外部影响因素的纷繁众多。并且,由于受到物质、空间和时间上的限制,很难获得足够的数据信息对系统的状态、特征和行为做出明确和精准的判据,这些因素导致系统包含着大量的不确定性。传统的可靠性分析方法在解决实际问题中暴露出明显的不足和局限。本文针对复杂系统可靠性分析中的主客观不确定性的问题,以贝叶斯网络理论作为不确定性分析的理论基础,结合模糊理论和传统的可靠性分析理论,以电池生产线作为研究对象,分析了目前可靠性分析理论在复杂系统可靠性分析中存在的问题和不足,提出了相应的解决方法,并建立了分析模型,其主要内容如下：(1)分析了传统故障树和贝叶斯网络的可靠性分析方法的局限性,提出了基于故障树的模糊贝叶斯网络的可靠性分析方法。该方法采用贝叶斯网络建模方法进行基本建模,用贝叶斯网络理论的节点多态表达特性来描述复杂系统的事件多态性,用贝叶斯网络理论的节点条件概率表来描述复杂系统的事件之间的不确定性逻辑关系。在贝叶斯网络模型的框架下,引入模糊集合理论,用模糊数来描述专家对事件概率的模糊评估。在对不确定权重的专家评估信息的集结过程中,提出了用依赖不确定性有序加权平均算子综合不确定权重的专家们的评估信息,来实现专家权重的客观定权。(2)分析了传统FMECA分析方法的局限性,提出了基于FMECA的模糊贝叶斯网络的可靠性分析方法。该方法采用了模糊理论中的模糊数来表示专家对RPN属性参数的模糊评级,提出了用带置信结构的模糊规则库替代传统的模糊规则库,并用来描述模糊输入数据不完备的条件下模糊规则的前提和结论之间的不确定性；提出了利用贝叶斯网络推理技术合成置信结构的模糊规则,实现模糊规则的推理,并给出了详细的建模方法和步骤；提出了利用加权平均去模糊方法,实现故障危害等级的清晰化、明确化。(3)分析了当前复杂系统的可靠性分析中存在的问题,研究了不同可靠性分析方法的结合应用。论文以电池生产线系统的可靠性分析为例,通过对在多种主客观不确定信息的条件下电池生产线系统的可靠性分析,来研究可靠性分析方法的结合应用。在电池生产线系统的可靠性分析实例中,提出了采用基于FMECA的模糊贝叶斯网络的可靠性分析方法确定系统的关键重要子系统,采用基于故障树的模糊贝叶斯网络的可靠性分析方法确定影响系统的主要部件及其故障模式,定性定量地实现系统的可靠性分析。