为了减少振动数据的滤波干扰,利用变速箱的油液数据进行系统的故障预测是一种更有准确和有效的方法。运用VAR模型拟合油液历史数据,进行动态主成分分析,对大量的原始数据进行降维,得到可以最大程度的表达原始数据的特性的观测序列,然后建立变速箱系统的三态隐半马尔可夫模型,对历史数据进行状态识别,计算出变速箱的可靠性函数以及平均剩余使用寿命,进行系统故障预测。与之前的预测模型相对比,该方法的准确性与适用性更好。本文开展的主要研究内容如下:（1）介绍隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models,简称HMM）和隐式半马尔可夫（Hidden Semi-Markov Models,简称HSMM）相关的理论及算法,以其为理论支撑,将逗留时间遵循一般的Erlang分布,参数可以近似连续时间,建立针对变速箱退化过程的三态隐式半马尔可夫模型,并对退化过程进行识别判断,设计出变速箱退化状态模型的算法,最后推算变速箱系统的条件平均剩余寿命（CMRL）和条件可靠性函数（CRF）;（2）通过动态主成分分析法（DPCA）对变速箱的油液数据进行预处理,将健康数据历史拟合到向量自回归（VAR）模型中,运用DPCA减少数据维度,并根据实际需要从中取出较少的综合变量尽可能多的反应原始信息,为隐半马尔可夫模型的建立提供观测变量;（3）利用健康历史数据拟合向量自回归模型中计算出的残差,构建历史油液数据的HSMM的观测过程,对模型中的参数进行估计,计算出系统剩余使用寿命。抽取实际样本中的故障历史数据和暂停历史数据进行测试,对比HSMM与HMM的计算结果,证明所建模型的优越性和准确性。