随着航天技术的发展，航天器设备变得越来越复杂。由于空间运行环境的复杂性、地面测试条件的局限性以及其他各种因素的影响，航天器部件性能不可避免的发生退化，进而造成设备的失效。一旦引发设备失效，发生故障的潜在可能性也会增大，甚至有的故障可能会发生连锁反应，引起整个任务流程的失败甚至导致整个系统的瘫痪。　　剩余寿命预测是设备视情维修和预测与健康管理的核心问题之一。鉴于难以对复杂设备的机理进行建模研究，基于数据驱动的剩余寿命估计得到了越来越广泛的关注和发展。本文针对航天器结构和故障的特点，阐述了航天器预测与健康管理的概念，对基于统计数据驱动寿命预测方法进行了深入研究，完成了航天器寿命管理与评估系统的框架设计，并在C＃软件平台下，对寿命估计子模块进行了框架设计与实现。主要研究内容如下：　　首先，本文对利用历史统计数据建立预测模型开展了基于可靠性的剩余寿命预测研究，实现没备的动态寿命估计，为视情维修奠定了基础：然后，考虑到协变最因素的影响，并根据许多设备衰退过程可分为稳态阶段和衰退阶段的事实，提出两阶段比例风险模型，并对接受“修复非新”预防维护的可修系统的寿命预测进行了研究：最后，根据同类型设备历史寿命数据信息，以基于相似性的寿命预测为基础，开展泛化相似性以及对同时利用失效样本和术失效样本信息进行双重相似性估计的研究：通过数值仿真实例，验证了各种寿命预测算法在不同信息模式下的可行性和有效性。