由于具备一般固定翼飞行器不具备的灵活性,直升机被广泛用于海上救援任务,需要面对各种复杂的环境。在这种情况下,直升机应急漂浮系统是提高直升机的安全性能的重要部件。本文以直升机应急漂浮系统为研究对象,主要从故障诊断、寿命预测等方面对控制组件进行了健康管理关键技术研究,主要工作包括以下几个方面。（1）基于多信号流图模型的故障诊断。在控制组件FMECA（故障模式及影响分析和危害性分析）分析结果的基础上,建立了多信号流图模型,完善了控制组件的诊断策略。首先在控制组件中设置测试点,并给出了故障测试相关性矩阵,之后利用AO*算法对系统测点进行了价值估计,根据估值结果设计了故障诊断策略树。研究结果为控制组件的维护提供了策略,提高了诊断性能。（2）基于贝叶斯网络的故障预测。针对测点数据不足的问题,对现有的贝叶斯网络结构学习方法进行了改进,基于诊断策略树推导了贝叶斯网络结构,完成了故障节点的故障概率预测。以故障诊断策略树为基础,通过树状图扩充、节点处理、参数设置等步骤,获得新的贝叶斯网络结构,并利用该网络结构进行了控制组件的故障概率预测。通过与现有贝叶斯网络结构学习方法之间的对比实验,说明了本文方法具有更好的故障隔离效果,并验证了预测结果的准确性。（3）浸水传感器的寿命预测。浸水传感器是控制组件中的核心器件,具有明显的退化特征并容易发生损耗。针对浸水传感器的特点,利用深度信念网络对其进行寿命预测,依据浸水传感器的全寿命周期数据设计了仿真实验,对深度信念网络进行了带标签的参数训练,完成了寿命预测。实验结果验证了该寿命预测方法的准确性。（4）开发了直升机应急漂浮系统控制组件健康信息的管理平台。在上述研究成果的基础上,利用Visual Studio与Matlab联合编程,开发了名为状态信息管理系统的管理平台,其中主要包括了数据监测管理与健康状态分析两个方面的功能。数据监测管理功能主要包括,测点数据读取与显示、数据库更新、以及历史数据调用与显示等功能;健康状态分析主要包括,健康状态评估、故障诊断与寿命预测等功能。依据控制组件仿真平台进行了联机调试,验证了本文完成的故障诊断与预测技术研究的实用价值。