在可靠性寿命试验中,产品失效有各种原因, Birnbaum-Saunders疲劳寿命分布是由于在某种周期应力作用下,产品产生裂缝,如果裂缝长度达到或超过某一值时,则产品失效。Birnbaum-Saunders疲劳寿命分布是可靠性分析中常用分布之一。由于此分布的密度函数较复杂，导致它的参数估计问题有较大难度，找到行之有效的参数估计方法，至今仍有较大理论意义和应用价值。　　本文首先对Birnbaum Saunders分布的产生背景、密度函数形状、失效率函数形状、1X?分布、变异系数、偏度、原点矩、极大似然估计做了研究。得出其密度函数形状、失效率函数形状均为倒浴盆图形。运用矩估计、逆矩估计、分位数估计等方法对参数进行了估计，并 Monte Carlo模拟进行了比较。由此得出：α,β较小的时候效果都比较好，并且这几种方法的效果也相近，矩估计1的精度稍差些。α,β取值越大效果越差。极大似然估计虽然精度高些，但需要解非线性方程组,且计算较为复杂。当α>2时，似然函数有多个极大值点，因此此方法不好用。当n取值越大，分位数估计效果就越好，尤其是对α的估计较为精确。矩估计2与逆矩估计计算方法是简洁的。其次提出三参数Birnbaum-Saunders。BSI(μ,α,β)疲劳寿命分布，即在BS分布的基础上增加了位置参数?，形成了三参数分布，并对参数给出了矩估计和分位数估计，对于应用条件也做了随机模拟，并举例计算。再次进一步做了推广提出了三参数Birnbaum Saunders BSII(m,α,β)疲劳寿命分布，给出产生背景，对于密度函数和失效率函数进行了一些探索。