机械设备往往会根据生产任务的不同不断调整工作状态,为了保证设备运行的安全性和维修的有效性,实现在多工况下设备的寿命预测具有重要的意义。针对多工况下设备寿命预测问题,尽管基于实例推理框架的相似轨迹方法给出了很好的解决方案,但在单一工况下退化指标间相似性度量、多工况下退化模型难获取、服役设备预测阶段与服役阶段任务剖面不一致、相似轨迹方法寿命点预测结果不可靠等方面还存在急需解决的困难问题。本文针对相似轨迹方法在使用过程中还存在的上述问题,在相似轨迹方法的基础上,通过改进相似性度量方法实现对单一工况下寿命的准确预测;通过改进相似性度量方法实现在多工况下仅利用监测数据进行寿命预测而无需提取多工况下的退化模型;通过工况的分解并对单一工况使用相似轨迹方法实现对服役设备预测阶段与服役阶段任务剖面不一致情况下服役设备寿命的预测;通过提前构造历史数据的寿命区间实现在使用相似轨迹方法预测寿命的同时实现对服役设备寿命区间的预测。论文主要研究内容如下:（1）针对使用相似轨迹方法进行寿命预测的必要性进行讨论。通过对设备工作状态和初始状态对寿命退化曲线影响的分析,可以看出设备寿命的退化曲线会受诸多因素的影响。仅根据一条寿命退化曲线或预测模型无法适用于绝大多数的寿命预测问题。因此,能利用历史数据中众多退化曲线和有效信息的相似轨迹寿命预测方法则在多工况和退化曲线无法准确获取的预测问题中具有明显的优势。（2）针对单一工况下退化指标间相似性度量准确性的问题,利用计算视觉中成熟的算法,提出了基于图的相似性度量方法,进一步用到相似轨迹方法的相似性度量中提出基于图相似性的改进相似轨迹方法。基于图的相似性度量方法可以通过高维的形式对时间序列进行相似性度量。通过一维时间序列到二维图的转换,不仅可以有效增加时间序列中各个时间点间的时序信息,而且转换后的二维图可以有效反映时间序列的形状信息并且不受时间序列平移或缩放的影响,然后利用计算机视觉中的卷积神经网络提取二维图中的特征并计算图的相似性。最后将其用于相似轨迹的相似性度量中,利用航空涡扇发动机公用测试数据验证基于图相似性的改进相似轨迹方法可以有效提高单一工况下的寿命预测精度。（3）针对多工况下退化模型无法准确获取的问题,利用机械设备部分监测信号在退化过程中的趋势成分反映退化趋势、细节成分反映环境和操作工况的特性,提出了基于形态模式和符号聚合近似的相似性度量方法,进一步用到相似轨迹方法的相似性度量中提出基于改进距离度量的相似轨迹方法。利用经验模态分解和多尺度排列熵将监测信号分解为趋势成分和细节成分,并分别利用形态模式和符号聚合近似方法对不同的成分进行编码和相似性度量。基于形态模式和符号聚合近似的相似性度量方法能有效度量同时含有趋势成分和细节成分时间序列的相似性,因此可以直接有效的对监测信号进行相似性度量。最后将其用于相似轨迹的相似性度量中,利用航空涡扇发动机公用测试数据验证在多工况下通过该方法可以在无需提取监测信号退化模型的情况下直接使用监测信号对设备的寿命进行预测。（4）针对服役设备预测阶段与服役阶段任务剖面不一致的问题,提出了给定任务剖面下基于相似轨迹的寿命预测方法。通过将多工况下历史数据中的操作工况进行分解和预测来构建历史数据库。利用相似轨迹方法预测服役设备各个操作工况下的预测寿命。最后依据给定任务剖面下各个操作工况的比例加权获取给定任务剖面下服役设备相应的预测寿命。并使用航空涡扇发动机公用测试数据和假定任务剖面验证该方法可以有效解决服役设备预测阶段与服役阶段任务剖面不一致情况下的寿命预测问题。（5）针对相似轨迹方法寿命点预测结果不可靠的问题,提出了基于区间估计和相似轨迹方法的寿命区间预测方法。首先通过对历史数据进行区间的估计来获取历史数据寿命的上下限。并使用相似轨迹方法实现在预测设备寿命的同时给出设备寿命区间的预测。并使用航空涡扇发动机公用测试数据验证该方法在不同预测问题中均可以在给出寿命点预测的同时给出相应的寿命预测区间。