现代装备的集成度越来越高,其故障模式也越来越复杂,任何关键部件的运行故障都可能造成灾难性事故。对于现代装备,不仅需要在设计阶段提高装备的可靠性,而且需要在服役运行阶段确保装备具有较高的运行可靠性。近年来,剩余寿命预测技术正逐渐成为保证装备可靠运行的重要途径之一。由于不依赖失效机理模型且能够有效表征预测不确定性,基于数据驱动和贝叶斯理论的剩余寿命预测方法得到了快速发展。虽然这类剩余寿命预测研究领域受到越来越多的关注,但整体而言该领域的研究依然亟待发展和完善,特别是针对一些复杂条件下的装备关键部件剩余寿命预测,如多源信息、多失效模式、多工况和多不确定因素等条件下的剩余寿命预测尚存在一系列技术难点需要解决。为此,本文针对基于数据驱动和贝叶斯理论的装备关键部件剩余寿命预测方法进行系统研究,力求在数据驱动建模与预测不确定性量化方面做出一些探索性工作。研究内容主要以数据驱动方法和贝叶斯理论为基础,通过考虑信息多源性、故障模式多样性和预测不确定性,针对单源信息单失效模式下预测模型构建与稳健预测、多源信息单失效模式下预测模型构建与模型更新、多源信息多失效模式下预测模型构建与模型求解等三个难点进行拓展研究。最终期望为现代装备关键部件在不同的信息来源、失效模式、运行工况下的剩余寿命预测提供指导和借鉴,并在将来应用于飞机、高铁和核电机组等装备的关键部件剩余寿命预测中。基于此思路,本文开展和完成的工作如下:（1）基于改进贝叶斯滤波研究了一种针对单源信息单失效模式的剩余寿命稳健预测方法,可利用装备的单个状态监测量构建预测模型,并且能够稳健地预测装备单个关键部件在单一退化失效机理下的剩余寿命。首先,基于卡尔曼滤波和线性自适应策略建立了一种改进的无迹卡尔曼滤波来构建装备关键部件退化指示量的预测模型,其可对模型噪声项进行自适应调整;然后,在考虑模型或算法参数不确定的基础上,利用所建立的预测模型实现了稳健的剩余寿命预测,即在模型或算法参数初始值波动的情况下,所提方法的预测结果能够维持在较小的波动范围内;最后,分析了单源信息单失效模式下单工况和多工况两类问题并验证了所提方法的有效性。（2）基于数据融合和贝叶斯模型发展了一种针对多源信息单失效模式的剩余寿命预测方法,可有效地利用装备的多源状态监测信息构建并更新预测模型,进而准确地预测装备单个关键部件在单一退化失效机理下的剩余寿命。首先,通过主成分分析来融合装备的多源状态监测历史数据并建立表征装备关键部件退化程度的健康指示量;其次,基于负时间刻度建模方式,利用数据驱动方法建立表征健康指示量时变规律的状态模型,其中部件寿命被作为模型参数引入到状态模型里;然后,基于贝叶斯理论,建立状态模型参数的贝叶斯更新模型;在此基础上,利用装备实时监测数据和马尔科夫链蒙特卡洛方法来更新模型参数并直接预测剩余寿命;最后,分析了多源信息单失效模式下单工况和多工况两类问题,并验证了所提方法的有效性。（3）基于贝叶斯深度学习提出了一种针对多源信息多失效模式的剩余寿命预测方法,实现了贝叶斯框架下预测模型的构建及高效求解,并能够直接利用装备的多源状态监测信息解决装备多个关键部件退化失效或单个关键部件多种退化失效机理等情况下的剩余寿命预测问题。首先,基于端到端建模方式,选择合适的深度卷积神经网络结构来建立剩余寿命预测模型,而且预测模型参数被表示为贝叶斯框架下的随机变量;然后,基于同型装备的历史监测数据,采用一种非参数化的变分推断算法来高效地求解预测模型参数的后验分布;在此基础上,基于待测装备的实时监测数据,所求解的预测模型可以给出待测装备关键部件的剩余寿命分布来量化预测结果的不确定性;最后,分别研究了多源信息多失效模式下单工况和多工况两类问题并验证了所提方法的有效性。（4）通过引入模型性能指标函数,构建了一种针对多源信息多失效模式的剩余寿命预测改进方法,可融合任意的预测模型性能指标函数来提高模型的预测精度。首先,在贝叶斯框架下,利用深度卷积神经网络直接构建剩余寿命预测模型;其次,在预测模型的优化求解过程中,基于装备关键部件剩余寿命预测模型的性能指标函数,构建了一种混合优化求解目标以适应不同的剩余寿命预测模型性能要求;然后,为了高效地解决上述优化目标下的模型求解问题,发展了一种非参数化的变分推断算法来求解预测模型参数的后验分布;最后,分别研究了多源信息多失效模式下单工况和多工况两类问题,并验证了所提改进方法可以获得精度更好的预测模型。