La fiabilidad del sistema de motor de tracción de alta tensión para vehículos comerciales eléctricos puros es de alta demanda. La fiabilidad convencional basada en métodos de análisis de árbol de fallos no es adecuada para la evaluación cuantitativa de sistemas polimórficos. Como ejemplo de un vehículo comercial eléctrico puro, este documento combina la teoría polimórfica y la teoría bayesiana para establecer un modelo de red bayesiana polimórfica de un sistema de motor de tracción de alta tensión en términos de un árbol de fallos polimórfico y juzgar cuantitativamente el sistema. El modelo de red bayesiana polimórfica puede representar con precisión los diversos estados de falla del sistema de motor de tracción de alta tensión y resolver la probabilidad del evento principal en cada estado, también resolviendo el sistema y llegando a la conclusión coherente de que la presencia de partículas abrasivas, pegado a alta temperatura, humedad y altas temperaturas localizadas son los eslabones débiles del sistema al resolver la importancia crítica, la importancia probabilística y la probabilidad posterior del evento subyacente, lo que proporciona una referencia teórica para la optimización de la estructura y el diagnóstico de fallas. Esto es extremadamente importante en términos de mejorar los sistemas de motor de tracción de alta tensión de vehículos comerciales eléctricos puros.