机械设备在现代生产生活中广泛应用并向着高可靠性、重载荷及高效的方向发展,系统故障降低生产效率甚至使人身安全暴露在危险中引发安全问题。经典的故障诊断技术尽可能地对系统运行状态进行实时评估,性能退化评估的目的是对系统状态做出分阶段地定义和判别,性能退化预测则寻求指导性地给出系统剩余寿命的大致趋势。对设备进行退化程度评估及剩余寿命预测,有助于掌握设备维修的主动权,这种预见性的研究能有效减少设备事故发生率,减少不明原因的停机维护,在工程实际方面拥有重要的现实意义。电机的可靠性直接影响着生产的的安全性和经济效益,对于其故障诊断及性能退化的评估预测一直是相关领域关注的重点,然而基于其全寿命试验的研究却有相当大的留白。本文结合连续隐马尔可夫模型及自回归模型等以轴承作为算法验证、以伺服电机试验为试验验证进行了基于全寿命数据的性能退化评估和寿命预测。主要研究核心内容包含:结合状态维护的大框架及其理论基础以实践需求为切入点阐述了题目的研究背景,对故障诊断和性能退化评估预测之间的关联进行描述。分析了国内外在性能退化评估和预测研究领域的现行状况及应用前景,确定了技术路线和文章框架。介绍了隐马尔可夫模型的概念组成及其基本算法,对隐马尔可夫模型存在的评估问题、解码问题及学习问题进行深入探讨。引入适用于处理连续信号的连续隐马尔可夫模型用于性能评估,并以其输出的对数似然率为评估指标对不同型号轴承的性能状态进行评估,最终得到性能退化结果以显示设备偏离正常运行状态的程度,并对其做了分阶段地说明。回顾寿命预测方法,以评估结果为基础运用自回归模型进行性能退化评估的预测,并以基于趋势外推法的寿命预测进行了方法对比、探讨,预测结果给出了轴承大致的寿命趋势,对把握设备剩余寿命有一定参考指导意义。调研伺服电机和全寿命试验,构建伺服电机全寿命试验台进行全寿命试验并对全寿命数据、试验进行流程及试验台运行状态进行了记录。在基于故障分析的基础上,运用连续隐马尔可夫模型进行了伺服电机性能退化评估,以自回归方法模型为主并以趋势外推法作为对比进行性能退化预测。性能退化的评估和预测的目的是一定程度上观测到系统的退化程度并为现实生产给出设备运行指导。分阶段的性能退化评估有助于把握设备的实际运行状态,而性能退化预测在得出设备寿命趋势的基础上给出把握设备剩余可运行时间的途径。