伴随着设备的高度智能化,设备的安全性和可靠性要求也随之提高。但是,设备在运行期间的故障会中断整个生产过程,并且可能导致严重的后果。因此,及时评估系统的剩余寿命并建立合理有效的维修计划非常重要。同时,由于传感器技术的发展,可以根据监测到系统在运行期间产生大量的表征系统退化数据及少量的故障数据。使得对设备的剩余寿命预测成为现实。从而可以避免因为机械故障造成的人员伤亡和经济损失。本文基于数据驱动的方法对系统的剩余寿命（Remaining Useful Life;RUL）预测进行相关研究,然后利用监测到的齿轮箱相关数据对本文研究方法进行了验证。主要工作和研究成果具体如下:（1）提出一种考虑多部件系统随机相关性的基于单一Copula函数剩余寿命核密度预测方法。首先,采用非参数核密度估计方法预测各部件剩余寿命,然后基于Copula函数对多部件系统进行随机相关性建模,并通过极大似然估计对Copula函数中的相关参数求解;然后采用赤池信息量准则（AIC）进行Copula优选;最后建立多部件系统剩余寿命联合概率密度预测模型,并通过齿轮箱的数据对该模型的准确性进行验证。（2）提出一种基于混合Copula的多部件系统剩余寿命核密度预测方法。考虑到不同部件退化过程的随机相关性是非常复杂,在随机相关性建模时,只有一种Copula函数可能会出现偏差。因此,提出建立混合Copula模型对多部件系统进行剩余寿命建模,采用EM算法对混合Copula模型中的相关性参数及权重系数求解;然后采用AIC准则进行Copula优选;最后在考虑部件间随机相关性的情况下通过混合Copula函数和核密度估计函数结合建立多部件系统剩余寿命预测模型,并通过齿轮箱的数据对该模型的准确性进行验证。