变速箱是汽车重要总成之一，与发动机配合工作，通过不同传动比齿轮组的啮合，实现发动机驱动力和车速的比例变化，适应汽车车速经常变化的行驶条件。其工作时的可靠性直接影响汽车的操纵和安全性能。本文主要对使用CA10TA变速箱的某重型商用车进行可靠性分析，采集该商用车变速箱发生首次故障的故障数据并进行分析整理。对变速箱发生首次故障行驶里程进行可靠性分布函数的模型识别及参数估计。BP神经网络被广泛应用与模式识别领域，它具有良好的容错性、自学习能力和非线性映射能力，但是该算法依赖初始权重的选择，收敛速度较慢且容易陷入局部极小值。为了提高模型识别的效率和准确度，选择PSO优化的BP网络作为模型识别器，使用MATLAB实现BP网络及PSO-BP网络两个识别器，并证明PSO-BP方法收敛速度更快、预测准确率更高。识别器得出首次故障行驶里程符合威布尔分布。用自适应神经网络系统对已被识别的变速箱故障分布模型进行参数估计，将变速箱首次故障行驶里程按零部件分类，对各个零部件的故障行驶里程用同样方法进行模型识别及参数估计。从CA10TA变速箱的结构特点和工作特点出发将其划分为气控系统、手动操纵系统、变速传动系统、电子系统以及其他零部件机构共五个子系统，同时确立变速箱的故障部位及其代码、故障模式及其代码、故障原因及其代码。根据采集到的故障数据对其进行故障模式、影响及危害度的分析，得出该变速箱发生故障频繁的部位以及频繁发生的故障模式及原因，通过计算得出各部位对变速箱的危害度值。对变速箱发生故障最频繁的部位和频繁发生的故障模式等提出一些可靠性保障措施，同时对采购过程、关键工序加工、装配过程等生产过程提出可靠性保障措施。结合汽车机械式变速器台架试验方法与本文分析，增加了四项台架试验项目，另外对变速箱日常检验项目及出厂检验项目进行分析。本文针对变速箱进行可靠性分析，评价了该型号变速箱系统以及各个零部件的情况，并有针对性的提出可靠性改进措施，提高该商用车的操纵和安全性能。