数控机床作为装备制造业的“工业母机”,其可靠性水平直接影响企业生产效率与运维成本。准确评估机床可靠性水平是实现可靠性设计、可靠性增长、维修策略优化的前提和保证。数控机床作为复杂可修系统,其故障间隔时间一般不服从同一分布。因此在可靠性分析中,不能仅着眼于故障间隔时间,而是需要研究连续故障间隔时间随役龄的变化规律（简称故障过程）。相较一般可修系统,数控机床受维修、工况等多元因素影响,其故障过程更复杂。其次,受时间、成本、人员、设备等约束,所采集的故障数据质量参差不齐。不同的数据质量直接影响评估结果。但这些特性尚未在现有数控机床可靠性研究中深入探讨。针对上述问题,本文以“建模-估计-评价-选择”为主线,依托随机过程理论,从维修、工况、数据这三种因素影响的角度展开面向故障过程的数控机床可靠性建模与评估方法研究。主要研究工作如下。（1）提出考虑不同维修影响的故障过程模型。针对维修影响下机床故障过程非独立同分布以及现有维修策略缺乏真实维修模型的问题,系统研究维修的役龄效应、尺度效应与役龄-尺度效应。分别提出针对修复性维修、预防性维修、以及修复性与预防性维修混合的虚龄模型、尺度模型、虚龄-尺度模型。在此基础上,建立涵盖不同维修效应的故障强度广义表达式。通过组合不同的维修效应与效应公式,将广义表达式等效简化成多种故障强度计算模型。（2）提出考虑不同工况影响的故障过程模型。针对工况影响下机床故障过程有差异且可能非单调（如浴盆曲线）的问题,系统研究工况的倍乘效应与累积效应。通过组合工况与维修效应,建立考虑不同维修与工况影响的故障强度广义表达式。针对初始故障强度服从威布尔分布的情况,进一步提出威布尔尺度与形状参数随工况和虚拟役龄变化的模型。通过仿真分析分别验证不同维修效应、工况效应下故障强度曲线的多样性。（3）提出考虑随机窗删失数据影响的点与区间估计方法和估计流程。针对机床群数据存在随机窗删失的特性,且忽略该特性容易造成估计偏差和过拟合的问题,建立一种考虑数据随机窗删失的条件期望似然函数。利用该似然函数并基于极大似然估计提出模型参数、可靠性函数、累积故障强度的点与区间估计方法。在参数点估计过程中引入分步正则化技术、惩罚正则化技术与限制区间正则化技术以防止估计过拟合。综合上述估计方法,建立能适用不同模型的通用估计流程与伪代码框架。（4）提出考虑维修、工况、数据影响的模型评价与选择方法。针对随机窗删失数据影响下部分评价指标非均匀分布的问题,修正现有评价指标,建立合适的评价指标池。针对现有框架无法优选考虑多因素多影响效应模型的问题,借用逐步回归思想提出新的模型优选框架。最后,将上述建模、估计、评价与选择方法应用到数控机床可靠性分析的三个实例中。依据本文提出的考虑多元因素影响的数控机床故障过程建模与评估方法,有助于研究人员准确获取不同服役条件下机床的可靠性水平,为后续开展可靠性设计、可靠性增长及维修策略优化提供更精准的依据。