如今现代高速列车都配备了相应的车载信息记录仪,能实时地记录系统与部件的状态与故障信息,但如今往往对这些故障信息挖掘得不够充分,使得对部件故障规律把握的不够准确,因此如何利用这些故障数据对部件的状态退化规律以及部件间的相关性失效作出研究是文章研究的重点。本文首先对单部件系统的故障数据进行了处理,通过对故障数据的时齐性检验,趋势性判断对故障数据有了初步地判断,随后根据检验地结果选择了威布尔过程对数据进行拟合,进而用极大似然法对估计了威布尔过程中的参数,给出了首次故障前与其它各次故障后的最佳预防维修策略,在基于年龄更换策略下,得出了最佳的预防维修周期,使得列车经长期运行,单位时间的期望损失与一次预防更换的费用比达到最小,并结合实际的故障数据对部件的可靠度衰减规律作了研究。接着考虑到一些多部件的复杂系统,部件的失效一般是不独立,往往是具有一定的相关性,因此讨论了由两部件组成的并联系统,考虑系统中的每个部件的失效将不再独立,考虑部件在t时刻的失效率是受到该部件在t时刻前所发生的平均故障数和另一个部件在t时刻前的平均故障数的影响的,提出了自相关交互性失效模型,并对模型中的参数采用最小二乘的方法进行了估计,并基于该模型探讨了基于故障小修的预防性维修策略模型,得出了最佳的预防维修周期,使经长期运行单位时间的期望损失达到最小。最后基于实际的故障数据,比较了部件独立失效与自相关交互性失效下的失效率与预防维修周期的差别,详细的说明了自相关交互性失效对于维修策略的影响。