高可靠长寿命已经成为装备发展,特别是重大装备和重大工程的发展目标和紧迫需求,对传统的可靠性技术提出了新的挑战。作为保障装备高可靠长寿命的有效手段,加速寿命试验技术成为研究的一个热点。为了提高武器装备机电产品的可靠性,使其更适应严酷复杂的服役环境,确保装备作战成功率,本文研究了导弹典型机电装备舵机的多应力加速试验及寿命评估方法,主要研究内容如下:（1）针对舵机系统进行了故障模式、影响及危害性分析（Failure Modes,Effects and Criticality Analysis,FMECA）和故障树分析（Fault Tree Analysis,FTA）。针对舵机系统结构和功能特点,将舵机系统划分为了4个子模块,通过对舵机历史故障数据的处理和分析,同时对具有相似结构产品的故障数据加以借鉴,并根据舵机的功能结构进行合理推理,最终确定了舵机系统所有的故障模式,通过风险优先数法的计算分析,确定了舵机各个故障模式的危害性。同时对舵机系统进行了FTA分析,通过对舵机系统的故障树进行定性分析,确定了舵机系统故障树的最小割集,经过定量计算的方式确定了舵机系统故障树顶事件发生的概率和舵机系统的薄弱环节。（2）针对舵机多应力加速试验,提出了一种基于阈值预示的极限载荷确定及寿命分析的剖面设计方法。该方法将仿真和试验相结合,根据确定的试验载荷,理论计算确定舵机失效时的塑性应变极限,通过步进载荷仿真,确定三种应力的极限值,并用摸底试验进行验证。利用获得的三种应力的极限载荷,确定初始理论加速试验剖面。根据现有的多应力加速模型,推导出适用于温湿电三应力的加速模型,通过仿真寿命值求解模型参数,基于加速比进行试验剖面的修正以确定最终试验剖面,完成剖面设计后,通过试验对剖面的有效性进行验证。（3）利用舵机加速试验数据,开展舵机剩余寿命评估,提出了一种基于神经网络的舵机剩余寿命预测方法。该方法利用舵机加速寿命试验数据,首先对数据进行标准化处理以便于分析,将数据划分为训练集和测试集两部分,然后利用集成堆栈自编码（Stacked Auto-Encode,SAE）进行深度特征提取,对提取的深度特征进行特征评价筛选,留下优质特征,将优质特征作为自组织映射网络的输入,进行舵机健康指标的构建,最终利用粒子滤波模型实现对舵机剩余寿命的预测评估。