高速自动机作为自动武器设备的核心部件,对于实现供弹、输弹、击发、抽抛壳等循环动作具有重要作用。复杂的结构与故障模式使高速自动机的作战性能受到一定影响,而传统的事后维修方式不但成本高昂、容错率低,还无法及时消除故障隐患。因此,发展一种快速、高效的高速自动机故障预测与健康管理系统,实现由事后维修、定期维护到健康状态监测、评估、预测和决策的智能化发展,从而提高军事装备的使用寿命和维修效率。本文以某型号30mm口径装备的转膛自动机为研究对象,设计了一套高速自动机健康管理系统,通过对自动机实际运行数据和工作状态的验证,表明了本文提出的健康管理系统的有效性与先进性,具体研究内容包括以下方面:（1）自动机状态参数监测。以高速自动机为研究对象,构建设备转膛体、滑板等关键元件的温度、压力、位移和速度的监测框架,研究复杂环境下自动机状态参数的智能监测,针对监控过程存在的随机性、模糊性和不确定性,提出以状态监测为基础,并利用小波阈值去噪法剔除噪声干扰,分析时域特征参量对于设备状态的影响。（2）健康状态评估方法研究。自动机系统健康状态受复杂构件叠加影响,针对维护保障过程中故障模式多样、健康状态难以界定和动态劣化等问题,提出一种基于模糊神经网络模型的评估方法,将评判指标模糊处理。为持续更新模型参数,在此基础上改进,通过引入健康指数,融合多个特征值并建立预警阈值,消除设备老化的动态影响,使评估结果更加准确可靠。（3）健康趋势及故障预测。针对设备随工作时间累积,部件性能衰退、故障率增加的问题,研究一种基于小波神经网络模型的预测方法,通过修正网络权值和小波系数,改善模型收敛速度和局部信号突变学习能力,相较于BP神经网络性能,预测值更加接近设备实际输出性能,预测精度更高,且逼近极限最优目标速度更快,实现了自动机性能衰退程度预测要求。（4）设备残余寿命分析。针对自动机系统关键机构受高温火药侵蚀影响,产生裂纹、烧蚀等问题,研究了故障发展因子与设备残余寿命之间的线性关系,利用最小二乘法拟合故障部件残余寿命,并结合小波神经网络建立残余寿命模型,给出仿真预测实例,预测最大误差为0.6%,验证了该模型的有效性。