通用火控系统是一种负责控制武器装备瞄准及发射的复杂电子系统,该系统在现代化战争中具有重要作用,其发展越发趋于智能化和现代化,一旦该系统发生故障,将会大大降低武器装备的作战能力。通用火控系统的故障具有随机性、易发性、并发性和传播性等特点,传统的故障预测与故障诊断方法都不能满足该系统的故障预测与诊断需求,因此迫切需要提出一种能够对该系统的故障进行准确预测以及快速诊断的方法。本文针对通用火控系统的特点以及现有技术的不足之处,对其故障预测与诊断技术进行了理论研究,提出了一种结合知识推理的改进分层多信号流图的故障诊断方法和基于改进灰色模型的故障预测方法,实现了通用火控系统的故障的准确预测与快速诊断。论文的主要研究工作有：(1)基于知识推理和多信号流图模型的故障诊断方法研究。本文针对通用火控系统的结构具有层次性的特点,提出了一种结合知识推理方法的改进分层多信号流图模型的故障诊断方法。该方法按照系统层次分别建立各层的多信号流图模型,求得各层的故障依赖矩阵以及层间关联关系,然后逐层求解并得出底层的可能故障源和确定故障源,最后通过知识推理得出一个或多个故障源。实验结果表明,该方法能有效的检测与隔离系统的多个故障。(2)基于灰色模型的故障预测方法研究。本文针对通用火控系统的故障预测对象的样本较少且变化具有一定规律的特点选用灰色模型来进行故障预测。在研究传统灰色模型以及部分改进模型的基础上,提出了一种根据平均相对残差和后验均方差比值来确定预测维数的自适应改进灰色模型。实验结果表明,文中所提出的改进灰色模型的预测精度要高于传统灰色模型,而且能够根据新信息不断更新模型,具有一定的自适应性。(3)通用火控系统故障预测与诊断系统研究。针对通用火控系统的特点,对通用火控系统故障预测与诊断系统进行了系统分析与设计,结合文中所提出的故障预测与诊断方法实现了一个通用火控系统故障预测与诊断系统,增加了通用火控系统的可靠性,减少了其维护成本。本文提出了适用于通用火控系统故障预测与诊断的方法,并进行了仿真实验,实验结果表明文中提出的故障预测与诊断方法能满足通用火控系统的维护需求,提高了通用火控系统的作战效能。