随着科学技术的发展和加工工艺的不断提高，许多产品都具有高可靠、长寿命的特点，造成基于失效数据的可靠性评估和寿命预测愈加困难，加速退化试验能利用性能退化数据的信息，从而为解决这些产品可靠性评估和寿命预测提供有效手段。目前关于性能退化试验的研究大多数针对单个性能参数展开，但在实际工程中，许多复杂产品已不能以单一的性能参数来判断其是否满足正常工作需求，而且产品多个性能参数退化数据间存在一定的相关性，需要合理的建立其相关模式。Copula函数作为一种灵活、稳健的相关性分析工具，在分析变量间相关性时具有诸多的优点。因此，本文基于Copula函数对多性能参数产品的可靠性建模、数据统计分析方法、可靠性评估和寿命预测展开研究。论文主要工作如下：首先，简要阐述了论文的研究背景、目的及意义；综述了加速退化试验的发展历史、国内外研究现状、存在的问题及发展趋势；概述了Copula函数的发展及其在可靠性领域的研究现状。其次，给出了产品可靠性的度量指标和性能退化的相关概念；基于Copula函数建立了多性能参数产品的可靠性模型；并介绍了Copula函数的定义、性质、相关性度量、参数估计及Copula函数选择等基本理论；为多元加速退化试验数据统计分析及多性能参数产品的可靠性评估奠定了基础。第三，分析了加速退化数据的特点，总结了退化量分布、退化轨迹和加速方程的一般形式，建立了多元加速退化试验数据的统计模型；提出了退化数据分布选择、分布参数估计、退化轨迹拟合、Copula函数参数估计及选择、产品可靠性评估和寿命预测方法，从而建立了基于Copula函数的多元加速退化试验数据统计分析的一般方法；并通过数值仿真实例，验证了该方法的可行性。第四，分析了贮存条件下电液伺服机构用丁腈橡胶O型密封圈的失效机理，建立了其性能参数退化轨迹和加速方程；以温度为加速因子，压缩永久变形和压缩应力松弛为O型密封圈退化性能参数，设计了O型密封圈加速退化试验方案；利用基于Copula函数的多元加速退化试验数据统计分析方法对O型密封圈加速退化数据进行了统计分析，得到了正常温度下O型密封圈的可靠度曲线及中位寿命。最后，总结了全文研究的内容，并指出了多元加速退化试验方法进一步研究的内容。