刘爱军 金国庆

（海军工程大学 武汉 430033）

1 引言

由于电子装备日趋复杂，很难了解系统的行为特征，实际中还需利用电子装备系统的历史信息和动态信息，实现对系统未来的运行状态和发展趋势做出估计，防止灾难性故障的发生，因此迫切需要有效的预测模型来监督电子系统劣化的变化趋势。状态预测是比故障诊断更高级的监测技术，是一门涉及多学科综合的新兴边缘学科。它以当前系统的状态为起点，结合被预测对象的近期监测数据、环境条件及历史数据，通过相应的预测算法对被监测数据进行分析，对系统未来时刻的运行状态进行预测、分析与决策，以便及时在故障发生之前采取有效措施保证系统的顺利运行。电子装备系统的状态预测比故障诊断具有更重要的实际应用价值：它可以实现对故障的提前预警，以便及早采取相应的措施，为系统后续的正常运行争取时间，其次也增加了系统的故障预测能力，对装备在未来时刻中可能出现的故障进行预测，以便进行预防维修。

20世纪90年代后，随着人工智能技术的发展，模糊理论、神经网络、小波技术以及支持向量机都相继应用于该领域并取得了良好的效果。本文主要引入最新的故障预测方法。

2 故障预测的流程

图1 故障预测流程图

故障预测的流程如图1所示。首先根据电路元器件的失效机理，设定其性能参数随时间的变化趋势；接着根据此趋势设置电路参数进行电路仿真；……