高技术武器装备组成复杂、试验费用高。因此,Bayes小子样可靠性评定方法得到越来越多的关注。专家信息是Bayes方法中验前信息的重要来源。本论文对专家信息在可靠性评定中的应用流程和方法进行了研究,给出了从单个专家处获得验前分布的方法。论文的主要研究工作如下:将专家信息在可靠性评定中的应用划分为描述、收集、转化和融合四个部分,并分别给出了具体步骤,为专家信息的应用提供了规范化流程。归纳总结了专家信息描述形式的类型,根据描述方式的不同将专家信息分为使用模糊、统计和其他方法描述的专家信息等类型,并对每个分类进行了详细划分,为专家信息的标准化使用奠定了基础。专家信息的一致性是专家信息有效性的前提。论文给出了两种情况下的专家信息一致性定义与检验方法:以分位点为例的单描述形式一致性定义与检验方法,和以分位点和矩为例的多种描述形式下一致性定义和检验方法。在现有专家信息转化为验前分布方法的基础上进行综合分类,给出了不同描述形式的转化方法之间的联系,为每种描述形式找到至少一种转化为验前分布的方法。结合某装备可靠性试验,应用本文中专家信息的提取流程,给出了专家信息在可靠性试验评定中的应用实例。