数控机床是实现制造技术和装备制造业现代化的重要基础装备，其性能、质量和拥有量是衡量一个国家工业现代化水平、综合国力的重要标志。数控机床的可靠性是实现其性能指标，为机床制造企业和用户创造经济利益的重要保障因子，对机床的可靠性进行定量评估是机床可靠性工作的重要内容。机床可靠性评估技术虽经近几年来的探索与研究已取得显著成绩，但问题仍然存在，主要体现在以下几个方面：（1）在评估时，不能正确区分和使用寿命分布函数和随机过程理论；（2）大量的研究集中在模型参数的求解和构建新的模型上，而忽视了对现有模型在工程实践应用的研究；（3）有关可靠性指标的计算和区间估计的研究成果较少；（4）评估时，缺少针对维修质量对数控机床可靠性影响的深入研究，所使用的评估模型过于复杂。针对上述问题，本文结合国家重大专项课题，对数控机床面向维修质量的可靠性评估进行了深入研究，主要内容如下：（1）对数控机床可靠性评估的理论基础和指标进行了研究。对比分析了固有可靠性和使用可靠性、任务可靠性和基本可靠性，为所评估的“可靠性”设定了明确的范围；分析了被误用的可靠性指标MTBF和故障率的基本含义，并对MTBF的概念理解进行了讨论，给出了更适合于机床（可修复产品）使用的定义。（2）提出了基于幂律过程的多台数控机床最小维修的可靠性评估方法，建立了基于幂律过程的故障数据函数式。为解决幂律过程多台机床的同质性问题，提出CBT（Common Beta Test）与CLT（Common Lambda Test）的分步检验方法进行验证。用极大似然估计法和Fisher信息矩阵法给出了模型参数的点估计与区间估计，并给出了机床可靠性指标的点估计和基于Delta法的区间估计。（3）针对小子样条件下最小维修的可靠性评估问题，提出了基于Gibbs抽样的幂律过程Bayes估计方法。采用Gelman-Rubin方法对Gibbs抽样收敛性进行判断，并计算了抽样过程的Monte Carlo-Error。通过对参数估计值的标准方差和区间长度的比较，说明Bayes方法优于MLE方法。（4）基于虚龄的概念，提出利用Kijima型广义更新过程，对多台数控机床的不完全维修可靠性进行了评估，并利用非线性最优化的方法对Kijima-I与II的模型参数求解。针对Kijima模型无法给出可靠性指标的解析式的问题，提出了采用MC仿真的方法来获取可靠性指标的点估计和区间估计。从建模过程的推导和实例分析结果来看，Kijima模型是Weibull更新过程和最小维修幂律过程的一个推广。通过引入了维修度因子，Kijima广义更新过程能够在进行机床可靠性评估时更充分地考虑维修活动对机床可靠性的影响，从而使评估结果更贴近于机床的真实状况。（5）为克服Kijima型广义更新过程参数求解困难，可靠性指标无法得出解析式的局限，提出了基于广义比例强度模型（GPIM）的多台数控机床的可靠性评估方法。用极大似然估计法和Fisher信息矩阵法给出了模型参数的点估计与区间估计，并给出了机床可靠性指标的点估计和基于Delta法的区间估计。同时，利用似然比检验方法对时间趋势和修复功效的显著性进行了验证。（6）提出多台数控机床不完全维修的LPIM模型，以解决GPIM模型在应用时出现的潜在缺陷：局限于修复功效0的情况。对LPIM的参数意义和模型特性进行了深入分析，建立了基于LPIM的故障数据函数式并给出了极大似然点估计和Fisher信息矩阵区间估计，推导了可靠性指标区间估计的解析表达式。分析表明，在考虑维修活动的影响时，LPIM模型优于完全维修和最小维修分析方法，能定量反映出维修对机床可靠性的作用。