近年来,随着电子设备的使用日益增加,其关键模块或元件发生故障的概率也越来越大;为了降低故障发生导致的大量人力、物力和财力的损失,因此迫切地需要对电子系统开展故障预测与故障诊断的研究。为此,本文对电子系统故障预测与健康管理的关键技术进行研究,主要研究工作如下:(1)针对模拟滤波器电路的输出信号,采用基于统计特征量和频率特征量的特征提取方法,得到电路的故障特征向量。通过采用归一化方法解决特征之间尺度大小不一致的问题,从而加快了利用迭代算法求解模型最优解的收敛速度,进而提高故障预测和诊断的准确性。针对特征向量存在的冗余性问题,采用降维算法对特征向量进行降维处理,进而减小建立模型的复杂度。(2)提出采用隐马尔科夫模型(HMM)实现对电子系统的状态监测,将电路的健康状态作为HMM的隐状态,可提取的故障特征量作为HMM的观测值。首先,通过蒙特卡洛仿真采集得到数据源,从中提取特征向量并做特征预处理;然后,采用EM无监督学习算法训练出HMM参数;最后,对于电路的状态监测,通过维特比算法计算出最有可能的电路健康状态。(3)针对电子系统的故障预测,采用回归算法对电路的退化过程进行建模。首先,针对电路的多故障特征,本文提出基于向量间相似度的方法将它们进行融合,从而得到故障指示器;然后,针对元件剩余使用寿命的预测,通过采用回归算法对故障指示器进行曲线拟合,同时使用随机梯度下降优化算法实现对模型参数的实时更新;最后,将模型的输出结果与设定的失效阈值对比,计算出元件的剩余使用寿命。(4)针对电子系统的故障诊断研究,本文分别采用SVM算法、GBDT算法建立故障诊断分类模型。针对故障诊断中的多分类问题,本文采用多个SVM二分类器实现SVM的多故障分类以及使用交叉熵作为GBDT的损失函数从而实现分类模型;然后比较分析两种分类算法的故障诊断效果。(5)针对本文研究的电子系统PHM关键技术进行了软件的实现。通过该软件帮助使用者了解电子系统的健康状态、预测元件的寿命使用寿命和对故障元件进行快速、准确地定位。