对于卫星这一类小子样、高可靠性、长寿命的航天产品,有效的可靠性评估是确保航天器安全运行、航天任务顺利实施的重要基础。作为卫星可靠性分析的必要内容,卫星平台的剩余寿命（remaining useful life,RUL）预测往往面临试验数据少的问题,无法保证评估结果的准确性。本文针对工程应用的实际需求,基于贝叶斯理论,对融合卫星平台多源信息的系统级RUL预测方法进行分析讨论,具体从以下三个方面开展了系统RUL预测的研究工作:（1）针对专家信息的处理问题,提出基于矩估计的专家验前信息处理方法。在产品寿命服从威布尔分布的条件下,直接给定寿命分布参数的验前分布形式,对四种不同形式的专家信息分别推导验前矩,更便捷地将专家信息转化为验前分布。针对提供单一和多组专家信息的情况,分别给出相应的超参数求解方法,实现多组专家信息条件下的验前信息综合处理,增强了专家信息的可信度,提高了处理不同形式专家信息的能力。（2）针对共载冗余系统的RUL预测问题,提出融合多源信息的共载系统RUL预测方法。基于传统的部件失效率变化模型,结合威布尔分布的参数特性,对负载均担的共载r/m（G）表决系统建立了新的失效率模型。根据失效率模型,对单机的失效时间进行估计并修正,从而对系统的不同工作阶段进行划分。然后,推导系统RUL的解析表达式,并融合单机的多源分布参数,确定最终的RUL融合预测结果,为共载r/m（G）表决系统RUL预测提供了有效途径。（3）针对具有复杂结构的卫星平台RUL预测问题,提出基于多源信息融合和贝叶斯理论的系统RUL预测方法。在考虑系统中单机相关失效的条件下,根据任意分布形式的单机多源信息,利用随机仿真方法获得系统的寿命样本,从而将单机级的验前信息折合到系统级。在将多源验前信息转化为参数多源验前分布的基础上,结合系统级的寿命试验数据,可以获得多源验后分布,并根据权重进行融合。根据融合验后分布和解析推导,即可计算系统RUL的点估计和区间估计,并为决策者提供不同信息源的预测结果及对应的融合权重。作为方法验证,以XX卫星平台控制分系统作为实例进行分析,为工程应用中的系统级RUL预测提供了一套完整可行的流程。