● 摘要
随着故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）研究的不断深入，故障预测作为PHM系统的一项关键技术，也得到了越来越多的重视。建立故障预测模型、设计故障预测算法等是当前故障预测技术的研究热点。然而无论采用哪种故障预测方法，故障预测在实施的过程中总会受到各种不确定性因素的影响和制约，从而对故障预测结果的可信性造成影响。因此，只有充分考虑了不确定性因素下得到的故障预测结果才能有效地支持视情维修决策。
本文首先在现有故障预测的概念及体系结构下，系统分析了已有的故障预测不确定性研究内容，针对故障预测不确定性的特点及分析方法，建立了故障预测不确定性认知和处理框架，并对故障预测系统的不确定性源进行了分类，论述了故障预测不确定性源的识别与量化方法。选取基于故障物理模型和基于数据驱动的故障预测过程为研究对象，分别给出了相应的不确定性处理的实例化过程。
其次，选取某型应变测试板卡为典型电子产品案例，对案例的基本功能和组成结构进行了深入分析，建立了可靠性框图，开展了故障模式、机理及影响分析。详述了基于故障物理模型的故障预测方法及其实施过程，并基于该方法对应变测试板卡的板级剩余寿命进行了预测。
最后，在基于故障物理模型的故障预测方法框架下，对典型电子产品基于故障物理模型的故障预测过程中的不确定性源进行了识别和量化。并分别选取Monte-Carlo法和随机响应面法作为不确定性传播方法，得到电子产品案例的带有不确定性分布信息的剩余寿命预测结果，从而实现了故障预测不确定性评估。通过比较两种评估方法的结果可知，在本文的研究范围内，二阶随机响应面法的计算精度与经典的Monte-Carlo法较为一致，而前者的计算效率要显著高于后者。