随着科技的发展,可靠性已经成为提高产品竞争力的关键因素。随着可靠性要求的提高,大量高可靠长寿命产品被应用,精确的对其进行可靠性评估非常关键。然而对于高可靠长寿命产品来说,基于寿命数据的传统可靠性评估方法,在有限的时间和成本下,获取失效数据非常困难。考虑到产品退化过程蕴含着丰富的可靠性信息,基于性能退化数据的可靠性评估方法逐渐受到大家的重视。在实际应用中,基于退化产品的可靠性评估并不完善,本文考虑到这些问题,对原有模型进行了优化。主要内容如下:（1）介绍了传统的基于退化数据的两种方法,分析了二者的适用情况,以及在处理退化数据方面的不足,提出随机过程模型能够很好地克服这些问题。（2）考虑个体差异的Gamma过程可靠性评估。采用Gamma过程描述机械产品的退化过程,建立原有的基于性能退化量的Gamma过程模型,而后考虑到个体差异的影响,将Gamma过程尺度参数与形状参数随机化,建立优化后的Gamma模型。考虑到小样本的问题,利用贝叶斯参数估计方法结合历史先验信息,进行参数估计,完成产品的可靠性评估。以齿轮作为研究对象,采用两种方法建模。利用DIC模型选择准则,证明了考虑个体差异的的可靠性评估模型更加适用于齿轮的性能退化数据。（3）建立了基于Gamma过程的恒应力下产品的加速退化评估模型及不同退化轨迹下产品的退化试验优化方案。利用Gamma过程与BS分布的推导关系,将Gamma过程转化为BS分布,简化了渐进方差推导的复杂性。以产品p分位点的寿命渐进方差为优化目标,分析在凸型轨迹、凹形轨迹、线性轨迹下产品的优化试验方案,并分析了Gamma过程的形状参数、尺度参数、非线性化参数对于精度的影响。（4）考虑多元退化与突发失效的可靠性评估。选用对于上下尾部变化十分敏感的Clayton Copula函数和Gumbel Copula函数,组合成混合Copula函数。利用优化的混合Copula函数对多元退化进行相关描述。在多元退化的基础上上考虑到突发失效的影响,利用Wiener过程建立突发失效模型,二者的相关性采用多元退化程度与Wiener过程尺度函数的关系来表示,建立了考虑突发失效的二元退化模型。