随着CAN总线系统使用时间的增加,电缆疲劳、老化或破损在所难免,这会造成暂态性连接故障,使CAN总线节点支路物理连接形成随机的短暂的关断,造成通信失败,进而对产品质量甚至人身安全造成影响。本课题是基于暂态连接故障的,通过往CAN总线上加入可观测节点,利用可观测节点信息来评估一般CAN节点的可靠性。首先,本论文对可观测节点脱离总线进行了研究。根据可观测节点的发送错误计数器(TEC)值及其时间戳记录,对其TEC值变化建立了随机游动模型来预测其脱离时间,并对TEC记录缺失的情况根据其变化规律和实际情况提出了补全的方法。通过不同错误注入速率的实验,对两种情况分别进行了验证,证明了模型的有效性和可靠性。然后,论文对一般节点TEC值进行了估计并对估计值进行了修正。根据错误帧在时间轴上的分布情况,对其使用时间窗进行了划分,在每个时间窗内建立了离散时间马尔科夫链模型对一般节点的TEC值进行估计。文中还对由于数据帧仲裁区ID被损坏而无法辨识错误帧的情况分两种情况进行了处理。通过实验对两种情况分别进行了验证,证明了模型的有效性和可靠性,获得了错误无法辨识时的较合适的处理方法。对估计值进行修正时,分别对估计模型最后一个时间窗内数据和最后两时间窗内数据与估计值和偏差之间的因果关系建立了三个贝叶斯网络,并使用可观测节点数据对贝叶斯网络进行了参数学习。使用建立好的三个贝叶斯网络分别对一般节点的TEC估计值进行了修正。通过实验对以不同变量为条件时的修正效果进行了分析。最后,论文对一般节点脱离总线时间进行了研究。对辨识后的错误使用分段马尔科夫链模型估计了节点的TEC值,接着使用贝叶斯网络修正了TEC估计值,最后对TEC修正值建立了随机游动模型来预测脱离总线时间。分别在不同错误缺失率和可观测节点TEC缺失率下对模型进行了验证,还与马尔科夫链模型的结果进行比较,证明了此模型的有效性和可靠性。