由于系统复杂、对性能要求苛刻并且工作环境恶劣,目前火炮弹药自动装填系统存在故障时发的问题,同时由于缺乏故障诊断设备,故障的监测、排查和维修困难,可靠性和可维修性已成为弹药自动装填系统的性能瓶颈。本文以火炮弹药自动装填系统为对象,进行了动作可靠性估计、基于可靠性的优化设计和故障诊断的研究。以弹药装填系统中的典型子系统为例,构建了基于RecurDyn和Simulink的多学科仿真模型,将已知常见故障现象以概率形式抽象为模型中的不确定性参数;为提高模型准确性,对某标准状态样炮的完整弹药装填流程进行了测试实验,获得了弹药装填的关键动作数据,根据标准状态实测数据对相应模型进行了修正。对不确定性模型进行抽样和仿真,以不确定性参数为输入,以定位误差为输出,构建了基于径向基神经网络的代理模型,对代理模型进行Monte Carlo仿真,获得了某些动作中定位误差的概率密度分布,估计了动作可靠性定量数值;针对某些动作中可靠性较差的问题,提出了一种动作可靠性的间接优化方法,该方法解决了优化过程中反复求解动作可靠性数值带来的计算花费过大问题,通过对少量采样点的定位误差进行加权取和作为粒子群优化过程中的性能参数,使得优化过程中定位误差整体减小的同时,相对较大的定位误差尽量远离均值状态。为了解决某弹药装填系统故障监测、排查困难的问题,进行了故障诊断的研究。本文将弹药装填系统的故障诊断视为一个信息层层抽象的过程,即真实设备到虚拟模型的抽象、虚拟模型到响应曲线的抽象、响应曲线到特征参数的抽象和特征参数到故障信息的抽象。考虑到时序信号的连续性和平滑性,使用函数型数据分析对状态抽样样本的响应数据曲线进行了函数化,利用函数型主成分分析提取了样本的特征参数;使用BP神经网络构建和训练了基本的故障诊断机;针对故障诊断机的潜在不准确性,同时为了避免重复的误诊断,提出了一种基于不同置信级训练样本的神经网络二次学习方法,作为故障诊断的自修正算法,通过对真实设备诊断时的定量反馈结果来对诊断机进行更新修正,使得诊断系统服役后逐渐提高诊断准确度;初步开发了包含信号采集硬件和故障诊断软件的某火炮弹药装填故障诊断系统。