随着现代科技、笔记本电脑、新能源汽车等行业的发展,锂电池市场需求量大幅增加。锂电池的生产环节很多,设备数量较多;随着对锂电池质量、产量和品质的提升,对锂电池生产线可靠性提出了更高的要求。因此,如何切实有效地提升锂电池生产线的质量和可靠性已成为企业生产中不容忽视的重要命题。本文以锂电池生产线为研究对象,综合考虑设备对锂电池生产的影响程度,对锂电池生产线及设备进行可靠性预测研究。本论文完成了如下研究工作:首先,进行基于枢轴量方法的叠加威布尔分布锂电池生产线建模。综合利用枢轴量与图解法,提出了一种叠加威布尔分布的枢轴量参数估计方法;通过图解法分析获得叠加威布尔分布形状参数估计值,并以此为基础构造枢轴量对尺度参数进行区间估计,进而通过遗传算法进行点估计提高参数精度。为验证模型假设的正确性和参数估计的准确性,通过枢轴量方法分别对威布尔分布、三参威布尔分布和叠加对数线性过程进行参数估计,并采用AIC准则和可决系数进行对比分析,通过对比可以发现基于枢轴量方法的叠加威布尔分布模型AIC值最大、可决系数最小,表明本文中提出的基于枢轴量方法的叠加威布尔分布的生产线可靠性建模是有效的、准确的。其次,进行基于二元决策图(Binary Decision Diagrams,BDD)锂电池生产线设备重要度分析。针对锂电池生产线建立系统可靠性框图;并引入二元决策图方法进行锂电池生产线重要度分析;通过锂电池生产线可靠性框图和BDD的映射关系,绘制各设备条件概率示意图并计算各设备条件概率值,进而获得各设备重要度,通过对比分析可以确定辊压机、1号涂布机和2号涂布机是重要度值较大的设备,其对锂电池生产线的影响较大。最后,进行基于加权支持向量机的锂电池生产线可靠性预测。针对传统支持向量机的预测精度较低,误差较大等问题;引入加权支持向量机方法进行锂电池生产线可靠性预测,通过理论分析可知,单核函数不能同时具有泛化能力和学习能力。因此,我们选择具有较强泛化能力的多项式核函数和具有较强学习能力的多层感知机核函数来构造新的核函数。采用粒子群优化算法对新的混合核函数参数进行优化,并利用混合核函数加权支持向量机对锂电池生产线进行可靠性预测,并与单一核函数加权支持向量机、支持向量机和BP神经网络通过均方根误差值进行分析比较,验证混合核函数加权支持向量机的有效性。有效可靠性预测对生产线安全、完成既定任务、视情维修及更换、降低经济费用至关重要。对研究锂电池生产线可靠性起到了示范作用。