鱼雷具有长期贮存、一次使用的特点，从制造出厂到投入使用或报废的全寿命周期中，绝大部分时间处于贮存状态，鱼雷贮存可靠性已经成为鱼雷武器装备的关键性能指标之一。传统的可靠性理论依据失效数据对产品进行可靠性分析，然而，对于鱼雷武器装备而言，很多部件在允许的时间内很难获取足够的失效数据，甚至无失效发生。此时，基于传统的可靠性理论进行分析难以获得有效的结果。随着对产品失效机理研究的不断深入，事实上许多产品的失效是性能逐渐退化引起的，产品的性能退化过程包含了大量的可靠性信息，不论其失效与否，我们都可以根据不同检测时刻的性能退化数据有效分析产品的可靠性。因此，充分利用性能退化信息为鱼雷贮存可靠性分析提供了新的途径。本文探索应用性能退化理论对鱼雷进行贮存可靠性分析，研究和建立一套系统、实用的鱼雷贮存退化模型及分析方法，获得了如下一些创新性研究成果：（1）基于鱼雷贮存工程背景，建立鱼雷单调和非单调部件进行模型并进行有效分析。首先，对鱼雷贮存状态监测测量、贮存可靠性特点及影响鱼雷贮存可靠性因素进行了分析，给出鱼雷系统贮存可靠性分析流程；然后，详细对鱼雷性能退化部件进行建模研究，给出性能退化分析步骤，并对单调退化部件和非单调退化部件分别进行建模；最后，通过实例对比分析，说明基于性能退化评估方法比基于失效数据评估可信度更高。（2）创新性引入非对称损失函数合理衡量鱼雷不同部件对系统风险影响不同的实际情形，并进行实时评估。鱼雷不同部件对系统影响程度不同，不同部件贮存可靠性的过高估计和过低估计对系统造成的风险并不完全相同。鉴于此，创新性引入非对称Linex损失函数，对过高估计和过低估计造成的损失加以区分，灵活处理，避免了平方损失下过高估计和过低估计效果完全等价的情形，更加符合鱼雷部件贮存中的实际情形。同时，结合贝叶斯理论，分别在无信息先验和有信息先验两种情形下进行实时评估，有效提高了鱼雷部件的贮存可靠性评估效果。（3）研究并建立了具有检测误差及模糊阈值的鱼雷部件贮存可靠性模型，进一步通过对比研究，给出有效的评估方法。由于传感器在检测其性能退化数据的过程中，容易受到环境噪声及各种扰动等非理想测量因素的影响，检测所得数据不可避免地存在测量误差。另外，某些部件工作状态的正常或不正常，在外延上难以定义明确的界限，具有模糊性。本文针对这两种情形进行了综合考虑，建立了具有检测误差及模糊阈值的鱼雷贮存可靠性模型。在此基础之上，提出基于Genz变换的拟蒙特卡洛方法对模型参数及可靠度进行估计，有效提高了可靠性评估效果。（4）研究并建立了两阶段鱼雷部件性能退化过程模型并给出有效的评估方法。鱼雷在贮存过程中，由于外界环境的变化以及内部机制的变动，一些部件的退化过程会呈现出两阶段甚至多阶段的退化现象。针对此种退化情形，本文充分融合第一阶段退化信息，建立两阶段性能退化过程模型，更加有效准确的对鱼雷退化部件进行建模。同时，以逆高斯过程为例，结合贝叶斯理论，给出模型实时参数及可靠性的贝叶斯估计。并基于Schwarz信息准则和残差平方和最小准则确定变点的估计。（5）研究并建立多元相依退化与突发竞争失效模型并提出有效的评估方法鱼雷系统复杂，部件多样，有些关键部件（如电池组等）不仅存在多元性能退化特征，而且也具有突发失效模式，且各退化特征之间、退化与突发失效之间都存在一定的相关性。本文运用Copula函数建立性能退化特征之间的多元相依过程关系，并综合考虑冲击损伤与性能退化之间的相依关系，建立多元相依退化与突发竞争失效模型；进一步，运用两种方法对模型参数及可靠性进行估计，并模拟比较不同方法的优劣。