随着社会各领域对机械系统的可靠性和稳定性的要求逐渐提高,机械系统逐渐具备结构复杂、可靠性高、寿命长和不易维修等特点。因此,开展机械系统的可靠性评估和剩余寿命预测研究,进行系统健康管理工作,制定合理的维修计划成为当前机械系统可靠性研究的重点。本文将基于机器学习的机械系统可靠性评估及剩余寿命预测展开相关研究。（1）考虑外在随机变量对机械系统的工作过程存在严重影响和机械系统功能函数隐性表达的问题。提出将机器学习算法中思维进化算法（Mind Evolutionary Algorithm,MEA）和Adaboost-BP神经网络算法结合,建立MEA-Adaboost-BP神经网络预测模型。通过将随机变量输入该模型进行预测,不仅可以解决随机变量的不确定性问题,而且可以构建系统隐性功能函数,完成系统可靠性评估。（2）在对机械系统可靠性评估后,进行机械系统可靠性分配是提高机械系统稳定性的重要途径。为解决机械系统可靠性分配中信息模糊化和不确定性问题,提出一种基于综合因子模糊层次分析法的机械系统可靠性分配方法。首先,建立系统层次结构,并基于层次分析法对不同影响因素进行权重分配。然后,运用综合因子模糊评价法对子系统进行模糊评价和不确定性信息处理,从而建立模糊关系矩阵,确定因素组合权重。最终结合实例,验证方法的有效性。（3）以可靠性数据分析结果为评价标准,不仅可以检验可靠性评估精度,而且可以检验可靠性分配结果是否有效提高机械系统的稳定性。在数据样本为截尾数据和小样本的情况下,为提高可靠性数据分析的参数估计精度,本文提出一种基于灰色模型和最小二乘法改进平均秩的三参数威布尔可靠性分析方法。首先,利用灰色模型良好的数据预测特性,进行位置参数求解。其次,基于最小二乘法对数据进行回归拟合,求解尺度参数和形状参数。然后,采用改进的平均秩对威布尔参数进行更新。最终,得到更符合系统实际寿命分布的可靠度曲线和失效率曲线。（4）在可靠性数据分析探究机械系统寿命分布的基础上,针对机械系统随机退化过程的多源监测数据,提出一种基于贝叶斯多源数据融合的机械系统剩余寿命预测方法。在监测数据为多维的情况下,运用主成分分析法进行多源数据降维融合和特征提取,构建系统健康指标量和状态模型。然后,基于贝叶斯理论构建状态参数模型,并运用MCMC法实时更新模型参数,进行状态参数后验分布估计和剩余寿命预测。最终,以发动机剩余寿命预测为例,验证了模型的有效性。