近年来,随着科学技术的飞速发展,机械系统、机电系统以及电化学系统等性能不断提高的同时,系统变得越来越复杂。多数系统在复杂工况下运行时性能会逐渐退化,零部件的失效状态不再是非此即彼,许多情况下会出现亦此亦彼的状况,呈现出非单调性、模糊性、动态性和多状态等多种复杂特性。同时,随着系统性能的提高,使用寿命越来越长,且在性能退化过程中又会呈现出非线性等特征,这些都是系统复杂性产生的根本原因。可靠性是指在规定时间内、规定条件下产品无故障地完成其规定功能的能力。剩余寿命是指在工作或贮存状态下从当前时刻到最终失效时刻所经历的时间长度。可靠性和剩余寿命作为衡量系统及其零部件质量和性能优劣的重要指标,越来越受到人们的广泛重视。在工程实际中,劣化系统运用传统可靠性分析方法和剩余寿命预测技术进行分析诊断时存在诸多局限。传统可靠性分析方法一般均将系统及其零部件的故障状态及失效概率等视为某一静态定值,忽略了其可靠性指标随时间递减的动态变化,无法准确地对劣化系统的可靠性能做出评估。传统的寿命预测方法通常使用失效时间数据为统计分析对象,运用统计判断准则确定分布模型,根据所建立的寿命分布模型进行产品或系统的剩余寿命预测。目前面临一些新的问题,主要体现在:(1)退化过程复杂。现代产品性能和工作环境复杂多变,长寿命产品寿命数据难以得到,退化过程中状态变量不易观测,且观测变量与状态变量呈现非线性关系;(2)加速应力多样化。长寿命产品在一定时间内,通过加速寿命试验也难以获得其足够的失效数据;单个加速因子难以准确描述工作环境等因素对产品性能退化的影响。结合工程实际需求,本文针对随机劣化系统基于模糊动态贝叶斯网络进行可靠性分析,并就非线性状态空间模型及多应力加速退化模型对劣化系统进行剩余寿命预测。主要研究内容和创新点包括:(1)基于模糊动态贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法。针对多态系统越来越多的出现模糊性、动态性、非单调性等问题,提出了一种模糊动态贝叶斯网络多态系统可靠性分析方法。该方法结合模糊集合理论,将传统故障树分析方法与贝叶斯网络相融合,将线性函数引入到根节点模糊子集的构建当中,建立了动态模糊子集,描述根节点失效概率随时间变化的规律,对故障信息中的模糊性与动态性进行了综合考虑;计算各根节点故障模糊重要度的变化规律,模糊多态CPT对多态系统中部件间的故障逻辑关系进行了描述。该方法反映了系统中各部件随运行时间增加对系统各故障状态产生的变化,可更大程度的体现信息的完整性,解决部件及系统失效的多态性,模糊动态性及部件间失效的关联性。最后,将本文所提方法应用到提梁机卷扬系统的可靠性分析当中,进一步验证了该方法的有效性,为劣化系统可靠性分析提供了新的思路。(2)基于非线性状态空间模型的劣化系统剩余寿命预测方法。针对劣化系统性能退化呈现出的非线性等问题,本文研究利用状态空间模型描述系统退化规律。引入状态空间模型的概念,通过状态空间模型建立可观测变量与不可观测变量之间的关系,在介绍状态空间模型描述系统性能退化的基础上,研究了其模型参数估计方法。并以铅酸蓄电池为对象,通过深入分析其失效机理,利用放电电压变化规律,快速预测电池容量,进而利用非线性状态空间模型建立容量退化模型,实现其剩余寿命的快速预测。本文所提出方法主要贡献在于针对一类特殊的劣化系统,关键性能参数的测量不易获取或需要较长时间获取的时候,通过其功能参数的规律性变化实现关键性能参数的快速准确预测,再建立关键性能参数的退化模型而实现剩余寿命预测,在实际工程中具有很好的应用价值。(3)基于多应力加速模型的劣化系统剩余寿命预测方法。针对工程系统退化过程中往往受到多个应力的同时影响,且多个应力不是简单叠加的情况,本文引入Eyring模型、多项式加速模型、广义对数线性模型、Cox模型等典型应力加速模型,明确多应力加速模型对劣化系统剩余寿命预测的意义。以多应力恒定加速下的Wiener过程退化建模方法为主对多应力加速下性能退化建模,并进行多应力加速下劣化系统剩余寿命预测。并以锂离子电池为应用对象进行模型和方法的验证,利用Wiener过程建立了其在温度和放电倍率同时影响时的容量退化模型,并给出其寿命分布模型和剩余寿命预测方法。通过本文的研究工作,为劣化系统在多应力环境中工作时的剩余寿命预测问题提供了较好的解决思路,具有重要的实际应用价值。