作为气化炉的关键部件，耐火砖的有效厚度及剩余寿命决定着气化炉的性能和运行安全。因此需要为耐火砖制定合理的维护计划，而视情维修（CBM）能降低维修风险和成本，保证气化炉的可靠性，为此聚焦于耐火砖健康状态的准确诊断和剩余寿命的精准预测。构建了气化炉耐火砖健康状态诊断和剩余寿命预测模型，并对某公司气化炉燃烧室实际工况下的耐火砖进行了相关研究。研究过程如下：1)首先，用K-均值算法确定模型初始参数，用改进的Baum-Welch算法训练耐火砖各状态对应的模型，用改进的Viterbi算法计算测试序列和各状态模型的对数似然概率并比较大小，其中最大的状态模型对应的状态即为测试序列的状态；2)然后，用耐火砖全寿命周期数据训练全寿命周期模型，根据重估后的模型参数预测各状态的剩余寿命；3)最后，根据健康状态诊断结果预测耐火砖当前剩余寿命。并将基于HSMM得到的结果与基于HMM得到的结果以及实际值进行了对比分析。结果表明，基于HSMM对耐火砖进行健康状态诊断的正确率达到了95%，大于基于HMM的正确率92.5%；基于HSMM得到的耐火砖各状态剩余寿命预测值全部落入实际剩余寿命区间内，平均正确率达到了81.36%，高于基于HMM的平均正确率71.22%。说明所构建的耐火砖健康状态诊断和剩余寿命预测模型符合气化炉耐火砖的实际退化规律，取得了良好的效果。