无人机及其相关设备在使用过程中难免会发生故障。如果故障发生的突然且没有相应的应急措施的话,势必对任务的执行造成一定影响,甚至发生事故。本文针对无人机日常维护使用的故障诊断与寿命预测系统进行研究,在故障出现早期确定发生位置,并给出一定可靠度下设备的寿命预测结果。论文主要内容如下:(1)对国内外故障诊断与健康管理的发展现状进行了综述,分析无人机系统组成及常见故障,确定监测参数,并分析现有无人机故障诊断与健康管理系统的组成模块及功能。针对现有系统的不足提出解决方案,即在诊断模块中加入先验诊断功能,在预测模块中加入寿命预测功能。(2)设计先验诊断模块,在对比分析常见诊断算法基础上,使用多元状态估计方法搭建适用于无人机整机及各个子系统故障诊断的通用模型,并利用500组监测数据对诊断模型的有效性进行验证。验证结果表明搭建的模型有效且通用。之后利用建立好的模型并结合序贯概率比检测的方法对含有故障数据的存储数据进行诊断,诊断结果表明所选方法能够正确判断出故障位置。(3)在寿命预测模块设计方面,采用两参数威布尔分布给出对应子系统的剩余寿命预测结果,并将其与其它分布的预测结果进行对比。在此基础上使用最小路径矩阵给出整机平均寿命的预测结果。两次预测结果均小于实际测试结果,相差在合理范围之内,符合视情维修的需求。(4)根据所确定的诊断与预测方法,在现有无人机故障诊断与健康管理系统TD-PHM上进行软件功能模块设计,先验诊断模块和寿命预测模块以插件的方式集成到现有系统中,并对其功能进行了测试。