航天器已成为国防建设与国民经济发展不可或缺的一部分。如何提高航天器可靠性、安全性,降低失效事件发生的风险已成为国内外相关领域人员关注的热点。本文研究了航天器故障诊断、预测和健康管理（Diagnosis,Prognosis and Heath Management,DPHM）方法,具体研究内容如下:对于设备突变故障,设计了基于卡尔曼滤波的自适应观测器的诊断方法。该观测器能够对系统状态以及故障参数进行实时、准确的联合估计。根据系统状态误差的阈值检测,确定其是否发生故障。相对于传统自适应观测器,本方法简单、实用,可对系统状态和故障参数进行准确地估计。针对设备性能退化而引起的缓变故障,利用基于退化过程的剩余寿命估计方法对故障发生时间进行预测。考虑到符合自然界真实情况的性能退化模型为非线性模型,本文使用具有非单调退化过程这一随机过程进行退化建模。通过首达时间分布推导出设备的剩余寿命估计。最后,使用惯性导航平台陀螺仪的真实监测数据对本方法进行了仿真研究,验证了本方法合理可行。为将DPHM方法应用到工程之中,本文以故障树分析法这一图形演绎的方法为基础,开发了“航天器故障分析与辅助决策系统”软件。软件包含数据处理与故障树分析功能,并根据系统分析结果输出系统可靠性报告,为系统健康管理提供了有效的技术支持。通过软件对航天器滑油系统故障进行分析,说明了软件的实用性。