● 摘要
失效物理（Physic of Failure， PoF）方法和数据驱动（Data Driven， DD）方法是PHM领域电子产品寿命预测的主要方法。本文拟研究的融合方法就是将DD方法和PoF法结合进行预测，以利用各自的优势来实现PHM系统的目标，以克服采用单独的某种方法存在的局限性。DD方法能够提供诊断功能，而PoF方法则有助于确定故障根源，并提供系统参数的阈值和故障定义，从而支持寿命预测。
首先，本文利用FMEA和FMMEA分析等PoF手段，以一简单三层级（系统级、子系统级、器件级）电子系统-压控函数发生器为例，梳理了各层级的内在故障影响关系，确定关键器件或薄弱环节，研究了如何利用PoF方法实现系统各层次的寿命预测。
其次，本文对如何利用DD方法预测各层级的寿命进行了研究。在此过程中，提出了“健康状态”、“健康等级”、“健康判据”及“健康字典”等新概念、新方法。同时 ，对神经网络、MSET+SPRT两种DD方法对故障诊断和预测的适用性进行了评估。
最后，本文以该电子系统为实验对象开展了性能退化加速试验、焊点疲劳开裂模拟实验和焊点瞬断故障模拟实验三项实验，明细了使用阶段健康诊断和故障预测过程中PoF方法与DD方法融合的细节过程。