不确定度是测量结果带有的一个参数，用以表征合理赋予被测量值的分散性，是被测量值在某个量值范围内的一个评定，任何测量结果都应附带有不确定度说明。目前不确定度的表示和评定方法是建立在国际标准化组织(ISO)等七个国际组织于1993年公布的《测量不确定度表示指南》上的，但均回避了动态不确定度的评定。随着科学技术的迅速发展，动态测量技术越来越受到人们的重视，已逐步成为现代测量技术的主流。对于动态测量不确定度的评定方法研究也愈显重要。本文研究了一种基于贝叶斯理论的动态不确定度评定方法，对于不同的随机过程选取不同的贝叶斯模型建模并进行不确定度评定。如，各态历经过程选取贝叶斯常均值模型建模；非平稳过程采用贝叶斯动态线性模型建模等。此方法不再区分A类B类评定，且在获得后验分布后，将样本及先验信息都丢掉也不会影响后面的统计推断。将不确定度原理应用于动态测量系统分析，研究了表征动态测量系统的动态特性及量值特性六个指标与动态测量系统不确定度的关系，提出了各特性指标所引起的动态测量不确定度分量的评定方法。本文采用蒙特卡罗方法合成不确定度，根据具体测量建立模型，在计算机上利用Matlab编程实现各输入量的模拟抽样，计算得模拟输出量并作为测量值，使得测量值更符合实际和对合成不确定度影响的综合效应。