对于商业和军事领域内的低廉和省时飞行,以吸气式发动机为动力的临近空间高超声速飞行器(Hypersonic Vehicle in Near Space,HVNS)以其革命性的军民两用应用前景,受到了各航空航天强国的高度重视和深入研究。作为航空与航天技术的综合产物,高超声速飞行器飞行环境复杂、飞行包线跨度大、高马赫性、可靠性要求严格等特点对飞行器故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)技术提出了许多新的研究挑战。随着高超声速飞行器研究的兴起,作为高超声速飞行器最重要的研究问题之一,高超声速飞行器电源系统PHM关键技术研究的重大理论意义和应用价值日益凸显出来,成为极其重要而且富有挑战性的前沿科研课题。本文以PHM理论为指导,以高超声速飞行器电源系统PHM关键技术研究需要解决的四个关键问题为研究线索,综合运用信息管理、系统集成、失效物理、模式识别、概率论、数理统计和计算机仿真等学科领域知识,系统深入地研究了高超声速飞行器电源系统PHM的系统设计、故障诊断技术及故障预测技术。本文主要研究工作及创新点如下:(1)设计了高超声速飞行器电源系统的PHM系统。高超声速飞行器PHM系统要求覆盖高超声速飞行器每个部件、每个分系统及整个系统,因此高超声速飞行器PHM系统多采用分层架构。首先设计了高超声速飞行器电源系统的PHM系统的组成,将整个电源系统的PHM系统分为本体PHM子系统和地面PHM子系统,并设计了每个子系统的构成和功能,然后,设计了电源系统PHM系统的功能,从功能角度将整个电源系统PHM系统主要分为数据采集系统、故障诊断系统、故障预测系统、辅助决策系统和维护保障系统,并研究了每个系统的功能,最后,设计了电源系统PHM系统的层次结构和物理实现。(2)研究了传感器系统选择技术。传感器系统作为数据采集系统的重要组成部分,选择的传感器系统是否符合高超声速飞行器电源系统PHM系统的要求,将直接影响高超声速飞行器电源系统PHM系统的有效性。因此,首先概述了传感器系统的发展趋势和分类,然后给出了传感器系统的选择流程,进而在此基础上,通过研究监测点选择、传感器系统的问卷调查以及传感器系统选择的标准和参考意见,完成了传感器系统的选择,最后,在前面研究的基础上,以锂离子电池为例,实现了锂离子电池温度传感器系统的选择。(3)提出了历史数据有限或者无历史数据情况下的基于多元状态估计技术(Multivariate State Estimation Technique,MSET)的故障诊断方法。鉴于高超声速飞行器电源系统历史数据有限和对故障诊断技术的要求,提出了基于MSET的故障诊断方法,该故障诊断方法由基于MSET的状态监测和基于序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test,SPRT)的故障检测所组成。在历史数据有限或者无历史数据的情况下,通过对训练数据定量或者不定量的更新,实现了基于MSET的状态监测,随后在研究SPRT的基础上,当实际残差样本的分布不可知时,引入了非参数的SPRT方法,创造性的提出了基于MSET的状态监测+基于序贯秩和概率比检验(Sequential Rank-Sum Probability Ratio Test,SRPRT)的故障检测的故障诊断方法。首先通过概述基于MSET的状态监测流程,进而在此基础上研究了基于MSET的状态监测的关键技术,然后,根据基于MSET的状态监测得到的残差,研究了基于SPRT的故障检测,最后,在前面研究的基础上,以锂离子电池为例,实现了基于MSET的锂离子电池故障诊断,其中,在对锂离子电池在进行故障检测时,根据设置的第一类错误和第二类错误值的不同,将得到的异常分为“三级异常”,“二级异常”,“一级异常”和“故障”四种类型,并将锂离子电池基于MSET的故障诊断的结果同阈值检测的结果进行了比较,说明了基于MSET的锂离子电池故障诊断方法的有效性。(4)提出了基于MSET的故障预测方法。通过找出基于MSET的状态监测得到的实际残差与产品退化的关系,建立了产品的退化模型,然后,根据同实际监测产品具有相同失效机理的历史失效数据,确定了产品的异常标准,最后,在前面研究的基础上,以锂离子电池为例,实现了基于MSET的锂离子电池故障预测,其中根据同实际监测锂离子电池具有相同失效机理的历史数据,计算出锂离子电池在不同异常状态类型时的退化量,从而确定了锂离子电池在不同异常状态类型时的异常标准,从而根据这些异常标准,预测得出了锂离子电池到达“三级异常”,“二级异常”,“一级异常”和“故障”异常状态时的时间状态。