胡昌华，马 芳，张 峰，甄桂清，谭 巧

（1.火箭军工程大学302教研室，西安710025；2.北京航天控制仪器研究所，北京100039）

0 引言

随着高新技术的发展和社会的进步，高精尖复杂机电设备大量涌现，复杂精密机电设备的性能评估与健康管理难度越来越大。近年来，在世界范围内，在部分高科技产品（如武器装备、航空航天设备）采购价格大幅度增长的同时，维护使用费用上升至设备投资费用的1／4甚至1／3。由于可靠性、维修性不佳，设备发生故障，成为维护使用费用剧增的重要因素。复杂精密机电设备发生故障的机理是随着机电设备储存或运转时间的推移，机件表面或内部将会产生诸如磨损、腐蚀、疲劳、蠕变、脆化等损伤，上述损伤累积的过程，也就是设备寿命不断减少的过程，直到该设备完全报废，即寿命终结为止。如果能在机电设备性能退化的初期，尤其在还没有造成重大危害时，就对设备的寿命进行评估和预测，并在此基础上确定对设备进行维护的最佳时机，将具有重要意义［1-2］。

在工程实际中，寿命评估是指在已知设备当前状态信息或历史信息的条件下，去评估或预测设备失效前还剩下多少时间，或设备在未来一段时间内发生失效的概率。在观测到失效之前剩余的时间通常称为剩余寿命（Remaining Life，RL），也称为残余寿命（Residual Life，RL），定义为条件随机变量：， （Zj（v），Ej）。 其中，T表示失效时间的随机变量，t为当前时刻，Z（u），u∈［0，t］为设备在t时刻之前的状态监测数据（或称退化数据），Zj（v）为同类设备j在运行时刻v的状态监测数据，Ej为同类设备j的事件数据（主要包括失效时间、预防维护时间等数据）。……