1.一种考虑自相关测量误差的Wiener过程可靠性分析方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：从一批产品中随机地抽取m个试样投入试验，采集产品性能退化数据；

步骤二：根据Wiener过程描述产品的真实性能退化过程，建立考虑自相关测量误差的Wiener过程性能退化模型；

建立考虑自相关测量误差的Wiener过程性能退化模型的方法为：所述考虑自相关测量误差的Wiener过程性能退化模型为：其中，X(t)为初始退化量X(0)＝0的产品在t时刻Wiener过程形式进行描述产品的真实性能退化过程，Y(t)表示产品在t时刻的测量得到的性能退化量；β为漂移系数，且N(·)为正态分布，μb和σb分别为漂移系数β的均值和标准差；Λ＝Λ(t,θ)为关于时间t的连续严格单调增函数，θ为函数Λ＝Λ(t,θ)中的未知参数；σ＞0为扩散系数；B(Λ)为广义标准Wiener过程，令第i个试样在第j个时刻tij处的测试值Λij＝Λ(tij,θ)，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,ni；

对于测试时间 B(Λi1)与性能退化增量

之间相互独立，且B(Λi1)～N(0,Λi1)，B(Λij)-B(Λi(j-1))～N(0,Λij-Λi(j-1))；

测量误差ε(t)满足一阶自回归模型AR(1)：测量误差ε(t)的均值和协方差具有如下性质：其中，为自相关系数，且 随机误差 σe为随机误差ei的标准差；γ0为自回归过程的二阶距，且

随机变量漂移系数β、广义标准Wiener过程B(·)和测量误差ε(t)相互独立；

步骤三：结合步骤一中得出的产品性能退化数据，利用似然函数对步骤二中得出的性能退化模型的未知参数进行估计；

步骤四：根据步骤三得出的估计的未知参数对产品的可靠性进行分析。

2.根据权利要求1所述的考虑自相关测量误差的Wiener过程可靠性分析方法，其特征在于，所述步骤一中采集产品性能退化数据的方法为：将m个试样投入试验中，对于第i个试样分别在ni个测试时刻 处进行性能退化测量，记录得到相应的性能退化数据 且退化值 从而可以得到m个试样的性能退化数据y＝(y1,y2,…,ym)T；其中，yij为第i个试样在第j个时刻tij处的测试性能退化值，i＝1,

2,...,m，j＝1,2,...,ni，ni为第i个试样的测试时刻数。

3.根据权利要求1所述的考虑自相关测量误差的Wiener过程可靠性分析方法，其特征在于，采用基于退化数据分析的方法确定函数Λ的形式的具体过程为：针对m个试样的性能退化数据yij＝y(tij)＝Y(tij)，yij为时刻tij处的测试性能退化值，tij为第i个试样在第j个时刻；首先得到试样的平均退化路径数据 然后，采用相应的函数，如线性函数、指数函数或幂数函数，分别对平均退化路径数据进行拟合；最后采用拟合好的函数形式作为Λ的表达式。

4.根据权利要求1所述的考虑自相关测量误差的Wiener过程可靠性分析方法，其特征在于，所述对性能退化模型的未知参数进行估计的方法为：步骤1：定义性能退化模型的未知参数阵 第i个试样分别在ni个测试时刻处获得性能退化测量yi服从ni维正态分布：yi～MN(μbΛi,Σi)，其中，第i个试样的测试 时 刻阵 第 i个 试 样性 能 退 化数 据的 协方 差阵且 和

步骤2：对未知参数阵Θ中的参数重新参数化，令 和则有

步骤3：结合产品性能退化数据，得到样本的对数似然函数为：式中，

步骤4：分别求样本的对数似然函数关于参数μb和 的一阶偏导，并令其等于0，联立可得参数μb和 的极大似然估计：将参数μb和 的极大似然估计带入样本的对数似然函数，得到关于未知参数的边缘对数似然函数：步骤5：通过多维搜索算法对边缘对数似然函数进行最大化，得到未知参数阵 的极大似然估计 然后将其带入参数μb和 的极大似然估计的公式可得参数极大似然估计 和 同时，参数 和σ2的极大似然估计为 和 最后，可得参数 的极大似然估计为

5.根据权利要求1所述的考虑自相关测量误差的Wiener过程可靠性分析方法，其特征在于，所述产品的可靠性进行分析的方法为：步骤1.可靠度估计：

设产品的失效阈值为Df，则根据首达时概念，产品寿命T定义为：T＝inf{t:X(t)≥Df|X(0)＜Df}，则产品寿命T的分布函数为

式中， 为标准正态分布函数，

产品在给定时间t的可靠度函数为：

步骤2.平均失效时间估计：

产品平均失效时间为：