随着复杂机电系统系统规模及复杂程度的不断加大，系统在极端条件下的长期可靠性、安全性工作能力正受到越来越多的关注与重视，这对相关领域的试验鉴定活动提出了挑战:一方面须尽可能发掘系统长期工作中的薄弱点，确保系统精度可靠性检验的有效性;另一方面又要尽量缩减试验次数，确保试验成本的可控性。　　 系统最大值精度指标考核方式有利于更加直观、科学地表达系统的长期可靠性工作特征，但目前国内外关于最大值精度指标的相关试验鉴定理论及方法的研究均鲜见报道，相关领域的研究还很不成熟。为解决这一问题，本文分别从最大值指标精度评定、指标转换与真值测量、以及粗大误差的鉴别处理三个方面对最大值指标的相关理论进行了研究，提出了有效的解决方案。另外，为有效缩减系统试验次数，本文还对小子样动态试验鉴定的理论进行了研究，提出了基于Bayes序贯检验的小子样动态试验设计方法，为某些领域多指标复杂机电系统的小子样动态试验设计提供了依据。本文的主要研究内容和创新成果如下:　　 (1)提出了一套基于时间序列模型的最大值指标精度评定方法。该方法利用时间序列分析预测的方法对系统输出的误差序列进行建模及预测，通过综合考察模型残差序列与模型预测的输出序列，应用经典统计学理论实现了最大值指标的综合评定。该方法可有效剔除序列相关性对于系统最大值精度指标评定产生的影响，从而有效解决目前最大值指标精度评定的无理论依据问题，填补了相关研究领域的理论空白。　　 (2)提出了一套基于极值理论的最大值指标精度评定方法。该方法通过区组划分的方式对最大值观测序列进行极值统计建模，应用经典统计学理论实现了系统最大值指标的综合评定。该方法是对系统最大值指标精度评定方法的另一种理论尝试，它既可作为最大值指标精度评定中的备选参考方案，又可从另一个不同的侧面对这两种精度评定方法的正确性进行相互验证，从而为最大值指标精度评定问题的全面解决奠定了更为坚实的理论基础。　　 (3)提出了一套基于正态分布Bayes序贯检验的多指标系统动态试验设计方法。该方法应用正态分布Bayes序贯验后加权检验理论对多指标系统的序贯抽样检验过程进行设计，解决了多指标系统的综合合格概率试验鉴定与风险评估的问题，为长周期、多指标系统的小子样动态试验设计提供了理论依据。　　 (4)提出了面向最大值指标的真值测量系统精度指标确定方法。该方法假设系统输出序列中各观测点的合格概率服从对数截尾正态分布，推导了最大值精度指标与kσ等其他精度指标间的换算关系，解决了最大值指标下的真值测量系统精度指标难以确定的问题，为最大值指标下的精度换算及真值测量设备的选择提供了参考依据。　　 (5)提出了广义拉依达准则粗差鉴别法。该方法从最大观测值被误作为粗差数据的犯一类错误的风险分析入手，对拉依达准则的判定标准进行了改进，为最大值指标下随机观测序列的粗差鉴别提供了参考依据，是最大值指标相关理论在数据处理方面的一个有益补充。