贝叶斯可靠性分析法是在可靠性模型中运用贝叶斯方法求解参数的一种参数估计方法。由于高科技在生活中的广泛应用和科学技术的不断发展,在定时截尾试验中有可能获得的数据是无失效数据,即在规定的试验时间里面没有产品失效。利用建立在失效数据基础上的可靠性理论去分析无失效数据问题是比较困难的。因此,在无失效数据条件下寻找一个科学并有效的可靠性分析方法,已成为可靠性分析中一个非常重要的且全新的研究方向。本文的研究内容主要包括如下三个部分:1.对寿命服从指数分布的产品,利用指数分布的凸性和无记忆性,在无失效数据的情况下,给出了产品可靠度的Bayes估计,进而得到了产品平均寿命的加权最小二乘估计。2.对寿命服从指数分布的产品进行定时截尾实验,得到了无失效数据。利用指数分布的凸性和无记忆性,给出了产品可靠度的多层Bayes估计和E-Bayes估计。结合数值算例来说明两者之间的关系,并得到了在这两种情况下参数θ的加权最小二乘估计。3.为了对指数分布场合下无失效数据的失效率进行估计,在先验分布为Gamma分布时,通过两种方式引进失效信息并在这两种方式下得出了失效率的综合E-Bayes估计,然后得出了可靠度的综合估计。