随着产品现代科技和新型材料质量的进步,许多高可靠、长寿命型产品被广泛使用。传统可靠性评估方法已不能满足需求,为了实现精确快速的可靠性评估,本文主要基于超参数先验分布,结合Bayes统计方法,充分利用退化数据信息,对性能退化随机过程展开研究。主要研究内容包括:第一,基于无故障数据在威布尔分布场合下进行置信可靠性评估。在无故障数据情况下,结合Bayes理论将失效概率引入置信限,给出综合E-Bayes置信限,并修正Weibull分布的单侧置信可靠性。详细介绍失效概率几种估计方法,并进行可靠性置信限评估。运用经典轴承实例,证实本文提出的方法拟合结果较为精确。第二,针对单性能退化随机过程产品进行可靠性评估。借助Wiener过程和Inverse Gaussian过程对性能退化产品进行可靠性分析,考虑个体差异性,引入随机参数建立退化模型。分别基于正态-伽马先验分布得到参数估计,并通过EM算法得到超参数的先验估计值。Monte Carlo模拟试验验证了该模型具有理论价值和实际意义。第三,针对多性能退化随机过程产品进行可靠性评估。研究相关竞争失效模式下多性能退化数据,建议了一种有效融合先验信息和实测退化数据的可靠性评估方法。假设性能退化过程是Wiener过程和Inverse Gaussian过程的混合随机过程,分别选取Jeffreys无信息先验分布和特殊的共轭分布作为随机参数的先验分布,结合Bayes公式和期望最大化算法得到随机参数的后验分布。基于随机参数建立可靠度评估模型,利用Copula函数描述性能指标之间的相关性,并采用Bootstrap方法得到可靠度的置信区间。Monte Carlo模拟算例验证了该方法的合理性和有效性。