日新月异的科技发展推动越来越多的产品有着高可靠和长寿命的特征,由此对高长寿命产品的可靠性评估成了一个重要的课题。然而,在相对短试验期内高长寿命产品几乎不可能失效,甚至会出现"零失效"现象,由此基于失效数据很难对产品可靠性进行评估。加速退化试验(Accelerated Degradation Test,ADT)有效的使用了产品的性能退化数据中所包含的信息并对产品的可靠性进行评估和寿命进行预测。但目前关于加速退化试验的研究大多局限于单个关键性能参数。然而,产品可能会有多个失效机制,即就是说产品的多个性能参数会同时退化,并且多个性能参数退化数据相互间具有一定的相关性。因此,本文考虑产品的多元性能退化数据及其相关性,结合数理统计学和Copula函数相关理论对加速退化试验中产品的可靠性评估模型进行研究。首先,简述了论文选题的研究背景和意义,可靠性试验方法的发展进程;加速退化试验可靠性统计模型国内外研究现状;以及加速退化试验中退化数据的统计分析方法的研究现状。其次,对Copula函数的相关理论(如Copula函数的定义、Sklar定理、Copula函数选择准则以及参数估计等)进行了介绍;为多元加速退化试验可靠性模型的建立奠定了一定的理论基础。考虑多元性能参数的产品可靠性评估问题,基于退化量服从不同分布的一元性能参数的产品退化量分布模型,建立了几种多元加速退化试验加速应力可靠性评估模型,包括了独立失效下、相关性失效下和非竞争关系下多元加速退化试验加速应力可靠性评估模型。基于Copula函数考虑多性能参数相关性失效在正常应力水平下的产品可靠性评估问题,结合数理统计学和Copula函数相关理论,建立了加速退化试验多关键性能参数相关性失效在常应力下的产品可靠性评估模型,包括加速退化试验各性能参数退化轨迹的拟合;多元加速退化试验性能参数退化量分布的推断;多性能参数退化量间的相关结构推断;产品常应力水平下的当量化可靠性评估,并通过算例验证了可靠性评估模型的可行性。基于性能数据非竞争关系下多元加速退化试验,探讨了多元退化量在非竞争关系下产品常应力当量化可靠性评估模型,并通过算例验证了所给出的模型的可行性。