武器系统特别是军用电子设备的飞速发展,对电子系统的健康状态提出了更高的要求。飞行器信息处理设备是导弹制导的重要组成部分,主要负责对弹上采集系统采集的制导图像进行信息处理,并将图像处理结果同时发送给飞行控制组合和人机交互界面进行显示。通过对信息处理设备硬件组成进行分析,其故障可划分为系统突发性故障和系统渐变性故障。本文对系统突发性故障进行了故障诊断研究,对系统渐变性故障进行了故障预测研究,并搭建了测试系统验证了提出的故障诊断与预测算法的正确性。在对信息处理设备功能分析基础上,利用多信号流图的思想对其进行故障建模,得到了多信号流图的图形和矩阵两种故障表示方法。对故障模型进行单故障分析排除了故障模型中的未检测故障、模糊组和冗余测试项;对故障模型进行多故障分析找到模型的隐藏故障。为提高故障诊断效率,对传统遗传算法进行研究,提出了一种基于测试贡献率的遗传算法。在VS2015编程环境中用C++实现了算法,在故障检测率和故障隔离率要求下与传统遗传算法对比,改进算法在达到提高故障诊断效率的基本目标上具有更快的收敛速度。对信息处理设备供电电源模块进行了故障预测。对典型的BUCK降压斩波电路关进元器件失效模式进行分析,在MATLAB中建立了电路仿真模型,在输出电压纹波值和电流波动的误差范围内验证了模型的有效性。设计了BUCK电路退化实验,结合实验结果和电路关键元器件理论退化曲线,确定了纹波电压值作为故障预测的特征参数。对灰色理论进行研究,从原始数据平滑预处理和训练数据维数两方面入手,改进得到了一种具有适应度的数据平滑预处理灰色模型。搭建了信息处理设备的硬件系统,开发了测试软件。故障注入实验的开展,验证了多信号流图得到的故障依赖矩阵的正确性。等时间间隔采集了一组供电电源模块的纹波电压值,一部分数据用于训练模型,一部分数据用于验证模型。经验证改进模型与传统GM(1,1)和新陈代谢模型相比较,具有更高的预测精度。