随着科学技术进步和社会生产水平提高,出现了一些高可靠、长寿命、长期在线运行或多运行状态交替转换的大型多部件系统。要想保证系统长时、高可靠的运行,首先需要掌握系统退化规律并准确地预测系统剩余寿命。然而,一方面,多部件系统在服役期间由于监测技术测量精度局限性导致测量结果与真实退化状态之间存在随机误差。另一方面,由于聚类、分类和回归算法精度局限性、专家经验判断的主观因素等将不可避免地导致辨识退化状态存在认知不确定性。此外,由于部件间存在载荷共享机制、部件暴露在相同环境下、部件物理位置相邻等因素,导致部件间的退化过程存在一定的相关性。因此,如何在考虑测量随机误差和状态辨识认知不确定性的情况下准确地掌握多部件系统退化规律以及描述部件间退化相关性,是对多部件系统进行退化建模和剩余寿命预测的关键问题所在,也是当前可靠性领域研究的热点和难点。本论文针对多部件系统剩余寿命预测中部件退化建模存在随机测量误差的情况下,开展考虑恒定环境影响下的多部件退化建模与剩余寿命预测方法研究。在此基础上,针对服役期间外部环境变化的多样性,开展考虑冲击环境下的多部件退化建模和剩余寿命预测。针对退化状态数据存在认知不确定性的情况,开展基于信念粒子滤波算法的设备剩余寿命预测。本文主要研究内容如下:(1)考虑了恒定环境影响下的多部件退化建模与剩余寿命预测方法。针对多部件由于相同的外部环境和工作条件而存在的部件间退化具有相关性的现象,本文基于状态空间模型建立了一种考虑共享协变量下的多部件退化模型,结合多个部件各自的退化数据,利用粒子滤波算法实时在线估计模型中未知参数。在此基础上,预测了多部件系统中各个部件的剩余寿命。算例分析表明,考虑恒定环境影响下的多部件退化模型的剩余寿命预测结果随着观测值的增加逐渐收敛于真实值。(2)考虑了冲击环境下的多部件退化建模与剩余寿命预测方法。围绕着多部件系统在运行过程中受到外部冲击的情况,本文考虑外部冲击和部件内部退化竞争失效的情况,建立了在冲击框架下的多部件剩余寿命预测模型。首先,本文介绍了冲击环境下的多部件系统失效模式。其中,包括外部冲击引起硬失效模式和部件内部退化和外部冲击共同作用的软失效模式。其次,将冲击环境造成的影响与多部件状态空间模型相融合,对冲击环境下的多部件退化相关性进行建模。然后,针对状态空间模型中参数维数较大的问题,利用粒子滤波算法结合马尔科夫链蒙特卡洛方法分阶段进行退化模型参数估计。算例分析表明,考虑外部冲击环境时,多部件系统剩余寿命预测结果更加准确。(3)考虑了状态辨识认知不确定性的系统退化建模与剩余寿命预测方法。鉴于复杂工程技术装备在服役期间收集到与系统状态退化相关的认知不确定性信息,本文利用信念理论描述和量化这种认知不确定性,并引入信念粒子滤波算法解决认知不确定性下系统剩余寿命预测问题。该算法将信念理论与传统的粒子滤波算法结合,旨在解决信念理论下的采样规则,融合系统服役阶段与状态退化相关的认知不确定性信息,推演系统未来时刻可能状态集合,掌握系统状态在认知不确定性环境下的退化规律。在此基础上,分别利用信任函数和似然函数计算系统下限和上限剩余寿命分布。研究表明,信念粒子滤波算法能有效解决认知不确定性环境下系统状态推演变化过程,且融合认知不确定性信息越多,系统剩余寿命分布上、下限越窄,这表明剩余寿命预测结果中的认知不确定性逐渐降低。