永磁同步电机因体积小、效率高、转动惯量低、动态影响快等优点被广泛应用于数控设备、电动汽车等产品中。永磁同步电机是数控设备的关键组成单元,若发生故障必导致数控设备故障停机。因此,在永磁同步电机运行过程中,若能依据其当前健康状态、历史运行数据、预期任务及工作环境条件,对其剩余寿命进行预测,便可以确保在规定条件下安全有效运行,避免灾难性事故发生、延长使用寿命以及减少财产损失。本文以永磁同步电机为研究对象,采用试验分析和理论推证相结合的方法,对永磁同步电机剩余寿命预测方法进行研究,建立了一种基于ARIMA模型的永磁同步电机剩余寿命预测方法。本文主要研究内容与结论如下:第一章,概述了论文的研究背景、目的和意义;综述了剩余寿命预测方法和永磁同步电机可靠性试验及其剩余寿命预测方面研究的国内外研究现状和发展趋势;结合研究目标给出本文的研究内容。第二章,结合永磁同步电机工作原理及结构形式,通过理论分析与实验结合的方法确定了定子绕组、传感器、逆变器、永磁体和轴承等典型故障原因及其对永磁同步电机工作性能的影响。为确定永磁同步电机性能退化表征参数以及设计退化试验方案奠定了基础。第三章,依据永磁同步电机故障机理,通过理论分析揭示了负序电流可作为表征永磁同步电机性能退化的参数;通过摸底试验及对试验数据的分析,建立了性能退化表征参数失效阈值的判定方法;设计了永磁同步电机可靠性试验装置并开展了性能退化试验,获得了性能退化试验数据,为建立永磁同步电机剩余寿命模型提供了可靠数据。第四章,基于ARIMA分析模型,结合性能退化参数试验数据,通过对非平稳性能参数时间序列进行差分运算,获得平稳的时间序列;通过偏、自相关系数的截尾性和拖尾性对模型进行识别;利用最小二乘法对模型进行参数估计;依据AIC和SC信息准则对模型进行判别检验,确定最佳的预测模型;通过?~2分布检验研究确定预测模型适合性;为提高ARIMA预测结果的精度采用蒙特卡洛模拟分析方法依据各试样寿命分布抽取样本数据,经拟合检验获得了永磁同步电机的寿命分布。第五章,总结了本文的研究内容,并对进一步的研究工作进行了展望。