目前,故障预测与健康管理(PHM)领域面临着不断提高的技术要求和不断增长的应用需求,对于PHM中的可靠性预测、性能退化趋势预测和剩余寿命预测的研究和探索也越来越受到重视。本论文以电子产品的可靠性、性能退化趋势和剩余寿命的实时预测为核心研究课题,在文中重点探索了基于贝叶斯方法和滑动窗口样本分组法的实时可靠性预测方法、基于可靠性试验数据的实时性能退化趋势预测方法、基于差异分析和相似性的实时剩余寿命预测方法,核心内容分为四个组成部分。第一部分将研究分析基于贝叶斯方法和滑动窗口样本分组法的可靠性实时预测方法。通过使用可靠性试验获取的历史退化数据和实时采集测量获取到的现场退化数据,基于贝叶斯方法,将现场退化数据融入与历史退化数据中,利用滑动窗口样本分组法,更新性能参数变量分布的时变参数,计算出伪失效寿命,由此进一步得到产品的可靠性的实时预测结果。这种方法适用于历史数据的数量有限但并不缺乏的情况下,可以在最大程度上利用到有限的现场数据信息,得到准确有效的实时可靠性预测信息。第二部分将研究分析基于可靠性试验退化数据的性能退化趋势实时预测方法。通过利用现场退化数据和可靠性试验退化数据之间的关系,运用差异分析理论,分别获得由现场退化数据以及融合了现场退化数据和可靠性试验退化数据的数据集运算得到的趋势预测结果,然后根据预测结果的曲线拟合误差计算两者的权值并进行数据融合,最终得到产品的性能退化趋势实时预测结果。这种方法相较于基于现场数据时间序列的性能退化趋势的预测方法,适用范围更广,可以提供更加准确、更加稳定的预测结果。第三部分将研究分析基于差异分析和相似性的剩余寿命实时预测方法。将可靠性试验退化数据分成若干组,运用差异分析理论,将每一组可靠性试验退化数据分别与现场退化数据进行比较分析,并得到若干个剩余寿命预测结果,根据每一组可靠性试验退化数据与现场退化数据之间的相似度分配权重值,将若干个剩余寿命预测结果融合成最终的剩余寿命实时预测结果。这种方法不需要针对退化数据进行数学建模,对退化数据的轨迹类型和统计分布特性没有依赖,对有着很强的适用性。同时又能弥补基于相似性的方法所存在的缺陷,能够进一步提升剩余寿命的预测效果。第四部分将展示一个利用VC6.0和MATCOM编程的软件,主要用于验证前三部分中提到的基于贝叶斯方法和滑动窗口样本分组法的可靠性实时预测方法、基于可靠性试验退化数据的性能退化趋势实时预测方法和基于差异分析和相似性的剩余寿命实时预测方法。