飞机通常分批次投入运行,异步运行是机载设备现场故障/维修数据的典型特点。此外,现场数据还面临左删失问题,异步左删失数据是利用现场数据开展机载设备可靠性评估与预测的难点。为此,本文首先对异步左删失现场数据进行处理,进而基于随机过程开展机载设备可靠性评估方法研究,利用单样预测理论开展机载设备故障预测方法研究。分析现场故障记录,统一飞机型号并且选定一种机载设备对故障记录进行筛选,然后剔除掉筛选结果中不是选定设备的故障信息,最后只保留剔除后筛选结果的日期信息;通过平移数据点的方式将异步运行过程转换为同步运行过程;将数据分为有无左删失两组,在此基础上分别建立模型解决左删失数据建模困难的问题。针对故障时间、次数均未知的左删失数据结构,传统的左删失数据模型无法适用的问题,本文结合异步运行过程,在故障观测数据的基础上分别建立了有、无左删失数据的非齐次Poisson过程模型,然后综合两部分得到异步左删失条件下的故障过程模型,解决了异步左删失条件下的建模问题;以异步左删失条件下的非齐次Poisson过程模型为基础,利用Bayes公式将先验信息融合到模型当中,对机载设备开展Bayes统计推断,给出机载设备可靠性参数Bayes点估计及置信限。最后,以机载设备的寿命数据作为可靠性预测的基本数据,开展基于威布尔分布的单样预测研究,引入胜算比,对机载设备未来故障次数做预测,并且给出故障次数预测值的置信区间;再以故障观测数据为基础,基于非齐次Poisson过程对机载设备未来故障时间开展单样预测研究,给出了未来不同故障数下的故障时间预测及其置信限;通过实例分析两种方法的单样预测结果,得出基于非齐次Poisson过程的单样预测结果更加贴近工程实际。