近年来,我国航空产业蓬勃发展、机队规模迅速增加,提升其使用可靠性是保障飞机安全运行的关键所在。随着航空维修数据的大量积累及数据挖掘技术的迅速发展,使得基于数据驱动的可靠性分析获得越来约广泛的关注和研究。而整体驱动发电机(Integrated Drive Generator,IDG)作为飞机供电系统的主要电源,其性能状况直接关系到飞机的安全运行,因此,本文以IDG部件的故障维修数据为驱动进行可靠性和维修方式的研究对提升飞机使用可靠性有着重大意义。首先从可靠性概念、可靠性相关指标、可靠性计算方法等理论出发,结合飞机IDG部件故障数据的特点,对数据采集、数据处理和可靠性分析等三个方面进行详细阐述。然后以某航空公司B737飞机的历史故障维修数据为基础,利用K-M估计法和MATLAB软件进行分析得出其寿命分布服从威布尔分布,再利用EM算法估计随机删失情况下威布尔分布的尺度参数和形状参数,对比删失数据和完整数据下的可靠性,得出威布尔分布下考虑删失数据的可靠性分析精度更高。为进一步分析IDG部件的故障数据,以故障原因、故障现象、故障时间等因素为研究对象,利用基于多值属性改进的Apriori算法建立关联规则分析模型,对预处理后的故障维修数据进行关联规则挖掘,结果显示:IDG部件大部分故障都与滑油系统的工作有关。最后,结合IDG部件的工作机理分析出滑油系统对IDG的具体影响,并对滑油系统进行可靠性分析,得出相关的维修建议,以提升飞机使用而可靠性。本文以历史故障维修数据为驱动,以可靠性基本理论及分析手段为主干,结合统计学、数据挖掘、比较分析等知识对飞机IDG部件的可靠性进行深入研究,为提升我国飞机使用可靠性和深度维修能力提供参考。