机械装备(如风力发电机组、高速列车等)由于其工作环境恶劣、工况复杂多变等原因故障频发,造成巨大的财力物力损失。及时地评估装备当前的健康状态并预测其未来的工作状态,基于装备的运行状态制定相关维护策略,对降低维护成本,保障装备安全、稳定、高效的运行,避免因故障失效而导致的重大损失具有重要意义。本文采用了基于多元随机过程建模的方法对装备的剩余寿命进行预测研究。首先,介绍了剩余寿命预测技术的发展现状和随机过程在剩余寿命预测方法上的应用,然后在构建装备单个性能指标的基础上,分析其性能指标在退化过程中变化的特点,建立基于一元随机过程(维纳过程和伽马过程)的退化模型,并利用仿真和实验数据分别对上述模型进行了验证分析。其次,在一元随机过程建模分析的基础上进一步讨论了基于二元随机过程的装备剩余寿命预测研究。针对装备存在两个性能指标的情况,利用AIC信息准则选择合适的Copula函数分析两个性能指标间的相关特性,分别建立基于二元维纳过程、二元伽马过程和二元混合随机过程的退化模型,然后利用分步极大似然估计法在线更新模型参数并对装备的剩余寿命进行预测,结果表明基于二元随机过程的装备剩余寿命预测方法相较于基于一元随机过程的装备剩余寿命预测方法具有更好的预测精度。最后,针对装备存在多个(三个三个以上)性能指标的情况,通过引入Vine Copula函数描述各个性能指标间的相关特性,建立基于多元随机过程退化模型预测装备剩余寿命,然后分别通过仿真和实验数据对上述方法进行验证分析,结果表明所提方法在预测装备剩余寿命上取得了较好的效果。本文针对装备退化过程中性能指标变化的特点,分别讨论了基于一元、二元和多元随机过程建模的剩余寿命预测方法,利用Copula函数和模型参数估计算法评估装备当前的健康状态并预测其剩余寿命。通过仿真和实验数据的分析,结果显示充分利用装备的性能指标能够有效地预测其剩余寿命。