随着电子系统日新月异的发展,电子系统在人们的日常生活中越来越重要,电子系统也发展的也越来越庞大繁杂,伴随而来的就是安全问题、经济问题以及稳定可靠性的问题,这对电子系统工作时的可靠性提出了较高的要求;同时一旦电子系统发生故障如何及时进行有效快速的故障诊断及故障定位,也是亟待解决的问题。本课题在研究的过程中研究了当前国内外多种故障诊断的方法,发现其各有优劣;例如故障树法存在着在实际建立故障树的庞大的工作量,极易出错的缺点;故障字典法每次只能对单一的故障进行诊断,效率不高。本课题在研究的过程中考虑到:信息融合是将用多种手段得到的多组数据信息运用某种组合规则来进行数据处理;它的优势就是其融合了多组数据的信息,可以更加全面的反映出当前状态,在缺乏试验数据的情况下,通常可以通过利用其它一些不同来源的相关可靠性信息来解决这一困难。信息融合中的证据理论合成算法就是其中一种典型的可以对多源信息进行有效的融合的算法,能够较好的处理一些不确定的证据源。数据的拟合技术能够基于当前所给的数据进行趋势的拟合,可以有效地预测将来的发展状况。本文以国内某航空公司737系列飞机的电源系统为研究对象,对故障数据进行分析处理,确定故障率高的多个部件,并对其各自的可靠性参数进行了拟合,通过对其拟合的趋势曲线的研究,得到了其故障的发展趋势;然后由这些零部件的可靠性参数特征综合得到该电源系统的可靠性参数特征,因而能够预测下次可能发生故障的时间。这种方法更加科学,效率更高。在获得可能发生故障的时间之后,通过进一步收集飞机的系统报告信息,得到若干组故障征兆数据;最后基于本文提出的一种修正型的证据理论的合成算法,对这些证据进行融合,确定最有可能发生故障的部件。通过本课题的研究,通过得到的飞机电源系统的可靠度方程,预测了该飞机电源系统可能出现故障的时间,然后基于采集各种故障征兆数据信息,利用修正型的证据理论得到了可能性最大的故障原因。从研究的结果来看,本课题所提出的方法能够进行预测以及诊断,结果表明了本研究方法的有效性以及实用性。