随着科技的发展和社会需求的提高,电容器的运用范围变得越来越广。电容器作为一种平稳电压和消除噪声的元件,可以直接决定电器系统能否正常运作,因此对电容器的可靠性研究十分重要。对可靠性进行研究的方法较多,根据产品性能特征值进行的的退化研究是其中一种常用的方法。对于电容器这类电子产品,一般使用其电容值作为性能特征值进行研究。为了了解电容器的退化特征和建立相应的研究方法,建立了加速退化实验平台,对一批铝电解电容器进行了应力试验。为了有效地提取退化特征值的数据信息,本文将电容实验数据视为时间序列进行了系统研究。针对电容器的数据特征,本文提出了基于时间序列分析方法的电容器退化预测方法。采用单位根检验、自相关与偏自相关分析等方法,分析了电容器退化数据的平稳性等时序特征,并采用重标极差法研究了退化数据的长期记忆性。建立了普通的自回归移动平均模型和带有分数阶差分的自回归移动平均模型,其中,带有分数阶差分的自回归移动平均模型适用于具有长期记忆性的数据,其应用实例较少,而且该模型没有用于电容器退化的研究。基于最小信息准则和极大似然估计,本文完成了两种模型的参数选择和参数估计。采用退化实验数据对两种基于时间序列的退化预测模型进行验证。实验结果表明,在给定的样本划分规则下,普通的自回归移动平均模型的预测精度略优于分数阶差分自回归移动平均模型。另外,采用Python语言开发了分数阶差分自回归移动平均模型的开源包,可以提供给其他研究这个模型的学者直接使用。为了证明基于时间序列分析的退化预测方法的有效性,将已经被证实较为有效的维纳过程模型的预测结果作为标准值,结果表明本文提出的方法的预测精度与传统的模型效果相近,因此本文提出的方法是有效的。而残差的分析以及预测精度的结果证明了两种模型在电容器退化分析中的正确性。然后使用时序模型的预测结果计算得到了电容器的伪寿命值,以及在工作温度下的电容器的可靠性,这提供了一种不需要进行长期实验而得到电子元件可靠性估计值的方法。另外,基于差分方程理论提出了一种用于时间序列退化预测模型的过差分预判方法,该方法有助于对服从随机过程分布的电子产品的模型参数的选择。为了对比不同模型及其研究方法在各种退化分析中的使用效果,本文基于时间序列的差分运算,采用集成学习模型中的极端梯度提升算法对电容器实验数据进行了预测分析。该算法属于集成学习中新颖和热门的方法,因此本文将其用于了电容器退化分析。研究结果表明,在给定的测试集与训练集设计下,极端梯度提升算法有一定的预测精度,但是准确性低于基于时间序列分析的前述两种退化预测模型。