在工程应用中,系统大都是在多种失效模式的共同作用下失效,特别是复杂系统的各失效模式之间相互作用、相互影响。系统在工作运行期间,并非只存在正常和失效两种状态,而是一种连续退化的随机过程。系统的性能随时间的变化逐渐产生退化,当退化值超过规定阈值后失效,这个过程广泛存在于系统运行和贮存中,直到性能参数退化超过阈值,即达不到规定功能所需的值,系统便会失效。现代产品通常具有复杂的组成结构和高可靠性,其运行过程中会表现出多种类型的退化模式,即一个产品由多个部件组成,其中每个组件都有各自的退化模式,甚至每个部件都会表现出多类型退化模式。典型的失效率函数呈现浴盆形状,所以说对于同一个部件的退化,也可能会在运行期间呈现出不同的退化过程:早期、偶然和耗损三个故障阶段,产生三个阶段的主要原因也各有不同,早期故障期主要由于生产过程的因素导致;偶然故障期是产品最佳的的工作阶段;耗损故障期意味着产品性能变劣,寿命进入末期。本文首先针对Wiener过程模型和Gamma过程模型的退化进行研究。理论上,Wiener过程和Gamma过程一般适用于描述线性退化产品,但实际上非线性退化的产品却占大多数;个体之间的退化也会因为产品在制造过程、使用材料以及工作运行环境中受随机因素的影响而表现出差异性,所以在做可靠性分析时必须注意个体差异对可靠性评估结果产生的影响。讨论了两时间尺度变换——混合效应Wiener过程模型、时间尺度变换——混合效应Wiener过程和非线性混合效应Gamma过程模型的多退化模式建模。此二模型既考虑到退化系统的非线性性和产品之间退化的个体差异性,又避免了模型计算复杂、难以推广的缺点。其次,以具有两个相关性能混合退化指标的产品为例,通过散点图、相关系数检验和AICc准则进行Copula选择,提出了一种基于Copula函数选择的混合相关过程可靠性分析模型。最后,由于很多产品在退化过程中会出现阶段性情形,故退化失效过程并非简单的平稳单一退化。对含变点的退化,不能简单按照单一阶段退化分析,首先利用BIC信息准则确定变点所在区间,然后以Wiener过程和带时间尺度Wiener过程为例,对两阶段Wiener退化过程的可靠性模型进行理论分析。考虑到产品之间的个体差异和试验中随机因素的影响,假设变点是服从正态分布的随机变量,针对每一样本利用残差平方和最小准则得到变点的估计值,将所有变点估计值看作一组来自变点分布的样本,利用极大似然估计得到变点分布的参数。再将变点的3σ区间看作过渡阶段,以变点的概率值作为权值对一、二阶段的可靠度进行加权得到过渡阶段的可靠度,进而建立含变点退化过程的实时可靠度评估模型,并结合算例给出了两阶段退化可靠性评估的方法。