伴随着现代科技的日新月异，机器人技术得到了前所未有的蓬勃发展，机器人被广泛的应用于国民经济中的各个领域。由于机器人在使用过程中综合性能逐渐下降，其可靠性和稳定性无法得到保证，导致其使用过程中存在一定的不确定因素，因此其广泛应用正面临着严峻的考验。为此，本文从提高机器人可靠性的角度出发，以工业机器人中的搬运机械手系统为研究对象，对其性能指标进行分析同时对其工作可靠性进行评估。确保机械手系统处于高可靠性状态，不仅可以提高其工作效率，而且能够避免发生安全事故，保证生产过程的顺利进行。首先，基于失效模式对机械手系统进行可靠性分析。基于FMEA（FailureMode and Effect Analysis）对机械手进行分析，从整体系统的角度出发，分析机械手系统的结构与功能，找出系统中的部件可能发生的失效模式，对其风险优先数进行评估。基于FTA（Fault Tree Analysis）对机械手系统进行分析，可以发现系统的薄弱环节，并对其重要度进行评价，采取相应的改进措施，确保机械手系统在运行过程中具有较高的可靠性。其次，基于蒙特卡罗法对机械手系统工作可靠性进行评估。由于在机械手系统的工作过程中，机械手爪的夹持力对其工作可靠性起着至关重要的作用。通过准确地描述机械手系统的夹持力特性，基于蒙特卡罗法对机械手系统的气动系统进行可靠性分析，对机械手系统的可靠性变化进行描述，实现对系统的工作可靠性评估。然后，基于灰色BP神经网络实现对机械手系统的性能衰退趋势评估。本文基于灰色理论将机械手气动系统气压变化看成是一个含未知信息的灰色系统，将其数据看成灰色量，并利用灰色BP神经网络对压力值进行预测。利用压力值的变化趋势达到对机械手系统性能衰退趋势的评估。最后，本文基于VC++开发了可靠性分析中的FMEA和FTA模块，并对机械手系统进行了可靠性分析。基于MFC（Microsoft Foundation Class）的FMEA和FTA模块开发，不仅提高了系统可靠性分析的效率和准确度，而且为系统的可靠性分析提供了可视化的工具。