随着科学技术的高速发展以及新型复杂系统的建立，大型设备和系统日趋复杂，容量参数不断提高，环境条件更加严苛，其可靠性及由此而带来的风险等问题日益突出。可靠性技术的研究对于保障安全生产，推动产品结构优化和性能改进，提高系统的运行可靠性、安全性和可维护性能力，促进制造科学发展具有重要的意义。复杂机械系统中存在硬件、软件与人的相互作用，且系统及其部件的状态往往处于动态的变化过程中，因而对其进行可靠性风险评估时，既要考虑相互作用对系统可靠性与风险产生的影响，也要考虑系统及部件的响应时间、各事件发生的顺序以及部件状态对系统状态产生的影响。本文以数控机床液压系统为研究对象，针对静态概率安全评价方法的不足，将事件树(ET, Event Tree)和动态故障树(DFT, Dynamic Fault Tree)方法相结合建立ET-DFT模型，并利用马尔科夫链、离散时间贝叶斯网络等方法的优点弥补ET-DFT模型分析能力的不足，对数控机床液压系统进行动态概率安全评价，最后为使分析结果更加客观、可靠，将重要度分析和诊断分析应用于ET-DFT模型。本文主要研究内容如下：（1）为充分体现复杂系统动态行为对其可靠性的影响，减少系统动态故障概率计算时的工作量，应用层次化分析思想，综合事件树(ET)和动态故障树(DFT)，提出基于ET-DFT模型的动态概率安全评价(DPSA)方法，给出静态故障树和DFT分别向BDD和马尔科夫转移图的转化算法以及系统各状态概率的求解方法。以数控机床液压系统为例进行分析验证，得到系统静态模块定量的发生概率及动态模块各个状态概率随时间变化的曲线，经综合求解后得到系统故障发生的概率，对系统实现较为精确的DPSA。（2）针对基于MC的ET-DFT模型分析方法中将动态故障树转化为马尔科夫链分析时，不可避免的存在状态空间爆炸和在转化过程中易出错等问题，提出基于离散时间贝叶斯网络的复杂系统动态概率安全评价方法，给出ET-DFT模型中的静态和动态故障树向离散时间贝叶斯网络转化的相应算法。以数控机床液压系统为例进行分析验证，一方面可以得到系统故障时各个底事件发生故障的后验概率，识别系统的薄弱环节，另一方面可以得到各个时间区间内发生故障的概率，进行故障的预警，从而准确的对系统实现DPSA。（3）将重要度分析和诊断分析应用于ET-DFT模型,使ET-DFT模型的分析更加全面、客观与可靠。以数控机床液压系统为研究对象，利用基于离散时间贝叶斯网络的方法得到液压系统压力不足或波动较大时各元件的FV、RRW、BM和RAW4种重要度，并对其分别排序；然后将基于ADORA方法的DFT诊断分析扩展应用于ET-DFT模型，定量的求解出在path2模式下各元件的DIF值，并应用ZBDD的定性方法来确定最小基本事件集，最后建立DDT来辅助诊断分析。提出的方法能准确地确定各元件在系统所处的地位，方便识别出系统的最薄弱元件，从而为系统诊断、运行、维修和可靠性分配等提供理论依据。