可靠性是标示产品技术水平的重要指标。提高产品可靠性水平是提升制造业核心竞争力的关键。可靠性分析是产品可靠性设计的重要依据,是提高产品可靠性水平的根本措施。传统的可靠性分析方法对复杂系统中普遍存在的描述事物的多态性、逻辑关系不确定性和部件失效相关性等问题分析效果不佳。贝叶斯网络具有坚实的理论基础,并且适用于表达和分析不确定性事物,因而在可靠性分析领域得到推广应用。但是,在利用贝叶斯网络对系统进行可靠性分析时,常常由于数据缺乏而导致建模困难。为了解决这一问题,本论文研究对传统可靠性分析方法的分析结果、专家意见和现场数据等来源各异、类型不同的多源信息进行分析、处理,用于构建和完善贝叶斯网络可靠性分析模型的理论方法。本课题的研究内容能够促进贝叶斯网络理论在可靠性分析领域推广应用,丰富系统可靠性分析基本理论;将本课题的研究成果应用于实践,能够提高工程技术人员对复杂系统的建模和可靠性分析的能力,为促进现代装备制造业发展,保证重大装备安全可靠运行发挥重要作用。本论文开展了以下研究工作:1.在对贝叶斯网络的表示、推理和建模等基本理论进行分析和总结的基础上,探讨了将贝叶斯网络应用于系统可靠性分析的方法,分析了贝叶斯网络在处理复杂系统中普遍存在的多态性、逻辑关系不确定性和失效相关性等问题的优势,说明了贝叶斯网络是解决复杂系统可靠性分析问题的有力工具。2.在分析FMEA、FTA和贝叶斯网络三种可靠性分析方法的优势和不足的基础上,根据是否已经存在充分的信息,提出基于信息提取的建模方法和FFB(FMEA-FTA-BN)建模方法,给出了这两种建模方法的流程步骤。针对依靠专家经验完成建模主观偏差大、效率低的缺点,提出利用结构矩阵来表示FMEA、FTA和贝叶斯网络中变量间的因果关系,给出结构矩阵综合运算方法和合理性检验方法。并以风力发电机齿轮箱为例,利用FFB方法建立贝叶斯网络模型。通过实例分析证明了利用该方法能够快捷、有效地将FMEA和FTA信息整合建立贝叶斯网络初始模型。3.在对多状态条件下获取多父节点条件概率分布时存在的难题进行分析的基础上,针对专家意见带有模糊性且存在主观偏好的问题,提出基于模糊群决策的专家意见处理方法。该方法根据模糊数学理论将多位专家给出的语言变量转化为三角模糊数,通过均值化、解模糊、归一化等过程转化为精确概率值。实例分析证明了该方法的有效性。针对利用专家意见获取多父节点的条件概率工作量大且判断困难的问题,提出多状态条件下多父节点结构的条件概率计算模型。该方法使用标准化模糊数的形式来表示单原因事件独立影响下的条件概率,并给出了多种因果影响关联关系假设下的条件概率计算模型。通过实例证明该方法能够减少采集专家意见的工作量,并且具有更强的适用性。4.在对现场数据特点进行分析的基础上,研究利用现场数据对贝叶斯网络模型进行完善的更新学习方法。针对贝叶斯网络更新学习过程中更新时机难以确定的问题,提出基于性能监测的参数更新方法;该方法根据所采集到的现场数据,利用对数评分规则对已建立的贝叶斯网络模型的预测结果进行打分,判断预测结果偏差是否过大;对于偏差大的参数,以现场数据样本量作为专家意见的等效样本量对参数进行更新。然后利用Matlab的BNT工具包作为模拟工具,选择经典贝叶斯网络——Asia网作为模拟模型进行模拟实验;实验结果表明该方法能够选择合理的模型更新时机,能将专家意见和现场数据有效的结合,使模型参数渐进的接近理想值,更适用于利用逐渐收集到的现场数据对贝叶斯网络进行更新的过程。5.在对功能需求进行分析的基础上,采用Visual Basic+Matlab+Access混合编程的方法设计基于贝叶斯网络的系统可靠性分析软件,实现可靠性信息采集、贝叶斯网络建模和系统可靠性分析功能。给出了数据库设计,FMEA和FTA信息转化为结构矩阵以及VB与Matlab混合编程等实现系统功能的关键技术。依据理论方法开发的软件平台能够方便工程技术人员使用,有利于方法的推广应用。