装备平行仿真是系统建模与仿真领域的新兴仿真技术,已经成为研究热点。在装备维修保障领域中,分析了装备剩余寿命(RUL)预测存在的突出问题,即模型参数固定、不具备自适应演化能力,成为阻碍实现装备剩余寿命自适应预测的首要因素。结合装备平行仿真理论,在建模分析的基础上提出了面向装备剩余寿命预测的平行仿真框架,该框架以Wiener状态空间模型为基础仿真模型,在动态注入的装备退化观测数据驱动下,利用期望最大化(EM)算法在线更新模型参数,并利用卡尔曼滤波(KF)算法实现仿真输出数据与观测数据的同化(DA),从而实现仿真模型动态演化,使得仿真输出不断逼近装备真实退化状态,为准确预测剩余寿命提供高逼真度仿真模型和数据输出。以某轴承性能退化数据为数据驱动源,对该框架进行了验证,仿真结果表明平行仿真方法能准确仿真装备性能退化过程,在提高预测精度的基础上实现了装备剩余寿命的自适应预测,有力证明了平行仿真方法的可行性和有效性。