可靠性评估在工程工业领域发挥着重要作用,而退化试验分析是解决长寿命产品可靠性的重要手段。用特定的随机过程来描述产品的退化过程在退化试验分析中占据着非常重要的地位,由于大多数电子产品的性能退化数据并不是单调递增趋势,基于传统随机过程的退化模型在处理这类退化数据时有一定的局限性。因此,对于非单调的退化数据我们提出了一种新的可适用模型—对称Laplace过程。本文首先针对性能退化服从对称Laplace过程的产品建立退化数据模型,对其可靠性评估提出了贝叶斯方法。采用对称Laplace过程描述产品的退化过程,给定模型中参数的共轭先验分布,建立了基于退化数据的贝叶斯估计模型,用Gibbs抽样得到了参数的贝叶斯估计。然后用蒙特卡洛模拟计算得到可靠度曲线,并且通过仿真模拟验证了模型的有效性。最后给出了激光数据的可靠性评估方法。其次,我们进一步研究基于对称Laplace过程的加速退化试验分析。在加速退化因子和加速退化方程的基础上给出了基于对称Laplace过程的加速退化模型。利用Gibbs抽样给出了模型参数的贝叶斯估计。最后通过数值模拟验证了加速应力下退化模型的有效性,并利用蒙特卡洛模拟得到了可靠度曲线。文章的最后,对全文的研究内容进行了总结并且对进一步的工作进行了展望。