国产数控机床的技术创新与关键零部件的自主化是当前我国制造业的重要任务。然而在推动国内机床产业转型升级的过程中,国产功能部件的配套情况却一直不够理想。故障率高、可靠性差是其中的重要制约因素。为了降低机床因意外停机和频繁维修带来的损失,高端用户往往抗拒选择配备国产功能部件的机床产品。针对国产功能部件开发可靠性建模技术,以反映其运行过程中可靠性的实际水平和状态,能够为其运行维护提供重要决策依据,进而降低用户的使用成本,提高用户的使用意愿,对于促进我国机床产业发展具有重要意义。主轴系统作为数控机床的核心功能部件,承担着动力及运动传递和工件成形的任务,其内部结构复杂,维修成本较高,并且运行过程中包含了复杂多变的工况因素和维修历史等动态信息。现有的可靠性建模方法大多仅根据历史故障信息开展研究,且多将主轴视为一个整体进行可靠性评估,同时未能充分考虑主轴运行过程中的诸多因素和信息,导致模型分析结果未能和主轴可靠性的实际水平和状态相匹配,从而无法为主轴的运行和维护提供有效的信息和决策支持。针对以上问题,本文以国产加工中心主轴系统为研究对象,在国家自然科学基金和国家科技重大专项的支持下,依托贝叶斯网络理论,综合考虑主轴运行过程中的多种因素和信息,开展相关的可靠性建模方法研究。本文的主要内容和创新性成果概述如下:（1）建立了基于贝叶斯网络的主轴系统可靠性建模框架。针对现有的可靠性建模方法多将主轴视为一个整体,难以兼顾系统可靠性评估与薄弱环节识别的问题,将系统故障分解为单元故障作为主轴可靠性建模的思路。对于符合上述建模思路的故障树模型和贝叶斯网络模型,系统探讨两者应用于主轴系统可靠性建模的可行性。分析两者在系统可靠性评估与故障重要度分析工作的实现原理,并从模型的扩展性,模型整合多源故障信息以及动态因素的能力等角度对两者进行对比,确立以贝叶斯网络模型作为主轴可靠性建模的基础框架。（2）提出了集成状态监测信息的主轴贝叶斯网络可靠性建模方法。针对仅依靠历史故障信息的可靠性评估结果无法反映个体可靠性的问题,将主轴状态监测信息作为观测节点引入贝叶斯网络模型,探讨观测节点的状态划分方法。同时在贝叶斯网络中区分突发型和退化型故障,并将退化型故障按照多态节点处理,并分析观测节点与故障和退化节点的状态映射关系。针对主轴振动信号观测节点的状态划分阈值不固定,以及和轴承健康状态的对应关系不明确的问题,提出基于马氏距离的状态划分方法,通过该方法建立振动信号状态与轴承健康状态的联系。针对包含多态节点的贝叶斯网络参数学习问题,基于贝叶斯理论提出考虑时间因素的多态节点边缘概率估计方法,以及不确定概率关系的多态节点条件概率估计方法。（3）提出了考虑时变工况因素的主轴动态贝叶斯网络建模方法。针对工况因素对主轴不同单元的影响存在差异的问题,基于可靠性加速建模理论结合贝叶斯网络的分解表达,对不同节点各自的敏感工况分别建模。基于加速因子不变原则建立工况因素与故障模型和退化模型参数的关系,进一步建立变工况下故障模型和退化模型的动态贝叶斯网络表达。针对变工况下退化模型参数呈动态变化的问题,基于递归贝叶斯滤波原理,提出变工况下随机过程退化模型的参数动态更新方法。最后研究基于动态贝叶斯网络的可靠性评估和预测方法,探讨工况条件已知和未知两种情况下退化预测的处理方式,针对变工况下预测分布的解析形式难以获取的问题,提出基于仿真退化的分布估计方法。（4）提出了考虑维修影响的主轴贝叶斯网络建模方法和维修策略优化流程。建立考虑维修相关性和维修历史信息的贝叶斯网络模型,通过在贝叶斯网络中扩展决策节点和效用节点,使模型具备决策分析能力。以决策期望费用和投资回报率作为效用指标,基于最大效用原则推理主轴当前状态下的最优维修决策。考虑主轴的维修历史为动态信息,基于零部件修复如新的假设,在动态贝叶斯网络中引入动作节点,量化维修历史对节点可靠性的影响。最后针对主轴系统的实际情况,提出三种事后维修结合预防性维修的维修策略方案,构建四种维修评价指标用于最优维修决策,并设计基于动态贝叶斯网络推理的维修决策流程。本文通过以上研究,在统一的贝叶斯网络模型框架内集成主轴运行过程中的诸多要素,实现对主轴可靠性建模关键问题的探讨,从而输出符合主轴运行状况的可靠性评估和分析结果,为主轴的运行维护提供切实可靠的信息支持。