被动测距中直接测量的方位角、俯仰角与位置坐标的非线性函数组成测量方程。假设目标相对于观测站在三维空间中作匀速直线运动，建立了运动单站被动测距的状态转移方程。由测量方程和状态转移方程组成的动力学模型，将被动测距归结为典型的非线性状态估计问题。粒子滤波器利用MonteCarlo模拟计算状态的最优Bayesian估计，它适合于任何能用动力学系统概述的模型，状态估计精度不依赖于坐标初始假设值。模拟实验实现了粒子滤波在匀速运动观测站对匀速运动目标的被动测距．实验结果说明：粒子滤波器在被动测距中有重要的意义。

在观测噪声和模型误差等不确定性因素的影响下,结构物理参数识别问题是一个不确定性问题。针对此问题,该文从结构运动微分方程出发,利用小波多分辨率分析原理,建立结构多尺度动力方程,由该方程以结构激励和响应信息在多尺度上的细节信号和最大尺度上的概貌信号为观测量推得物理参数线性回归模型,对该模型应用贝叶斯估计理论得到物理参数后验联合分布,再采用马尔可夫蒙特卡罗方法给出各个物理参数的边缘分布和最优估计值,从而提出了基于结构响应和输入激励的物理参数识别贝叶斯估计方法。通过对四层剪切型结构的数值研究验证了该方法的有效性和正确性,算例还表明该方法在强噪声干扰下仍能获得满足工程要求的识别精度。

针对气缸可靠性研究中剩余寿命预测方面的问题,提出了一种基于退化路径的气缸剩余寿命在线预测方法。在建立了基于维纳过程的气缸退化模型基础上,推导了退化路径决定下的气缸剩余寿命的概率密度函数解析表达式,提出了一种融合Bayes估计和期望最大化算法的参数在线估计方法,实现了气缸剩余寿命在线预测,并通过气缸性能退化实验数据验证了方法的有效性。通过与同类方法对比结果表明,在小样本情况下,所提方法能更准确地预测气缸剩余寿命且预测的不确定性更低。

对一种液压泵在寿命服从对数正态分布时给出了失效概率的Bayes估计在引进失效信息后给出了失效概率的Bayes估计和综合估计并给出了该液压泵在无失效数据情形可靠度的综合估计.