半球谐振陀螺仪是一种新型振动陀螺仪，它具有可靠性高、寿命长、抗冲击和精度高等优点，因此被广泛应用到飞船、卫星的稳定控制、精度指向、航天器导航与行星探索等领域。由于半球谐振陀螺仪的高可靠性、长寿命、高成本和小子样的特点，对其进行全生命周期测试来获取寿命是不现实的。在投入应用之前，研究评估半球谐振陀螺仪的寿命具有重要意义。为了预测8个型号不同的半球谐振陀螺仪的寿命，本文主要做了以下几个方面的工作：第一，分别采用小波分析与包络小波组合分析两种处理方式对半球谐振陀螺仪原始漂移数据进行降噪处理，获得规律性更强的低噪数据。数据处理结果表明，两种方式均能有效降低噪音数据，但包络小波组合分析的结果具有更高精度和更完整的规律。第二，研究了当今应用广泛的灰色模型、神经网络、支持向量机以及它们的优化模型。分别从局部数据与全局数据角度对它们进行长期预测性能验证，结果显示基于神经网络与支持向量机的方法对长时间响应较弱，不适合用于长期预测，而基于灰色理论的方法则适合。因此应用GM(1,1)及其残差修正模型对8个半球谐振陀螺仪的漂移数据进行多周期预测，结合灰色关联分析方法评估出失效阶段，最终得到8个半球谐振陀螺仪的寿命均在7年以上。第三，结合粒子群优化BP神经网络、支持向量回归突出的自学习、自适应能力和灰色模型有效的长期预测能力，提出了一种自回归灰色模型：ARGM(1,1)(AutoregressiveGM(1,1))，并利用残差进行修正得到最后的残差修正ARGM(1,1)模型。同样从局部数据与全局数据角度对该模型进行长期预测性能验证，实验结果表明，残差修正ARGM(1,1)模型具有良好的自适应能力与长期预测能力，且与残差修正GM(1,1)模型相比，具有更高的预测精度和更好的时间响应能力。第四，利用残差修正ARGM(1,1)模型分别对小波、包络小波组合分析后的漂移数据进行多周期预测，并结合灰色关联分析方法，预测出8个半球谐振陀螺仪的寿命：采用单一小波分析数据得到的预测寿命均在13年以上，采用包络小波组合分析数据得到的半球谐振陀螺仪寿命均在15年以上。结合国际上若干长寿命航天器的寿命，文中提出的方法是有效的，且预测结果符合长寿命需求。本文预测方法可以为半球谐振陀螺仪长寿命研究工作提供一定的参考和借鉴。