随着电子工程技术的发展,各种模拟电路在电子系统中扮演着越来越重要的角色。伴随着电子系统的结构和功能的日益复杂,其可靠性的要求也日益增加。因此,迫切需要提前预知电子系统的故障风险,从而进行理想的基于状态监测的视情维修,更好的保证设备使用中的可靠性,避免潜在危险的发生。目前,模拟电路的故障预诊断和其寿命的预测方向已成为了电子系统健康管理PHM(Prognostics and Health Management:PHM)技术研究中的热点,国内外学者对PHM技术的研究还处于研究探索阶段,由于现阶段物理学、材料学和化学等基础学科的研究极限,电子系统的PHM技术面临着诸多挑战,许多关键技术难题仍需深入研究和探讨。鉴于此,论文针对电子系统PHM技术面临的信号退化特征参数获取及性能退化趋势预测的核心难题,从电子系统的退化特征参数提取、个体电路系统或电子产品的实时可靠性预测需求和电子系统退化过程中含有奇点信号扰动的间歇性故障预测问题等三个方面开展研究,提出了相对应的基于卡尔曼滤波的噪声辅助技术预测方法、噪声辅助技术和贝叶斯估计方法相结合的实时可靠性预测方法和基于样条函数以及粒子群优化的加权隐马尔可夫的预测方法等创新假设和理论方法,进一步推动了电子系统PHM技术的实用化。论文的主要研究成果及创新如下:1.针对模拟电路时域输出信号退化特征参数提取方面的难题,提出了一种基于噪声辅助技术的模拟电路预诊断方案,采用基于卡尔曼滤波技术的高斯白噪声估计方法,估计和提取反映电路退化趋势的特征参数,将其偏离正常值的变化量作为电路性能退化的故障指示器FI(Fault Indicator:FI),并利用粒子滤波器算法预测其变化趋势,从而预测得到电路的剩余有效性能RUP(Remaining useful Performance:RUP)。通过两种模拟电路滤波器的例子证明了本章所提预诊断算法的有效性。2.针对单个个体电路或者电子产品的在线监测与实时可靠性预测的需求,提出了一种基于结合噪声辅助技术及贝叶斯方法的实时可靠性预测方法。根据同类产品的历史数据,估计电子产品的性能分布参数作为预测的先验信息,并且在前文所提的噪声辅助技术的基础上,外推电子产品的伪剩余失效性能。利用基于贝叶斯估计方法的信息融合技术,可以结合现场采集的数据,更新电路或者电子产品性能分布的时变参数,从而预测电子产品的实时可靠度。本文同时引入通过加速寿命实验所得到的嵌入式平面电容器的失效物理模型POF(Physics of Failure:POF),通过以真实数据代替理想假设数据的实例,验证了结合噪声辅助技术和现场数据的实时可靠性预测方法的有效性。结果表明:现场数据信息越多,电路的实时可靠性预测准确性越高。3.针对电子系统间歇性故障的预测问题,假设用奇点信号作为电子系统退化过程中的间歇性故障的数学描述方法,并且以此提出了一种基于样条函数以及粒子群优化的加权隐马尔可夫预测方法。这种方法采用三次非多项式样条作为一种新的替代逼近模型。样条函数的二阶导数可以形成一系列观测序列,并利用基于粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization:PSO)的加权隐马尔可夫WHMM(Weighted Hidden Markov Model:WHMM)方法预测观测序列。预测所产生的更新参数将重构样条函数,从而能够在时序上预测产品退化的状态。一个数值仿真例子和一个涉及奇点问题的实例实验均证明了本章所提的方法的有效性。4.针对某引信控制电路系统,通过FMEA(Failure Mode and Effects Analysis:FMEA)分析研究的结果,对本文所提的噪声辅助技术预测方法等有关理论进行了应用验证,预测了实际工程电路的剩余有效性能。系统地从元器件出发对整个被测电路系统中的延时电路模块首次进行全面的可靠性分析,完成了故障模拟、故障注入以及仿真方法等系统研究,形成了一套完整的电路系统功能故障仿真分析流程,并且建立了该功能模块的FMEA信息列表。结果表明,本文所提的基于噪声辅助技术的预测方法可以有效的实现电路系统剩余有效性能的预测,相对于传统方法,该方法提高了预测的精度,改进了系统可靠性的保障水平。相关成果可以推广应用于其他电子系统或装备,并且在实现电子系统PHM预测及可靠性评估上发挥重要作用。