中国制造2025战略计划提出了加强质量品牌建设的战略任务和质量为先的基本方针,这极大地推动了广大学者在重大技术装备和核心零部件的质量控制与管理方向上的研究。本文针对当前预测与健康管理领域的几个重点问题,基于逆高斯退化模型,分别对退化建模与寿命预测、加速退化试验的优化设计和视情维修策略等方面进行研究,并取得了一定的成果。对于高可靠性长寿命产品的寿命预测问题,基于逆高斯过程提出一种同时考虑同类产品之间个体差异和测量不确定性的加速退化模型,通过遗传算法和蒙特卡洛积分的方法对模型未知参数进行求解,通过仿真验证和电连接器应力松弛实例验证了所提模型的正确性,以及相较于现有模型的优势。为解决不同优化目标下加速退化试验的优化配置方案相互制约的问题,提出一种加速退化试验的多目标优化设计方法,基于Fisher信息矩阵的行列式最大和P分位点寿命的渐进方差最小两个优化准则,在总样本数和加速应力水平的限制下,对恒定应力加速退化试验配置进行优化。获得了兼顾模型拟合精度和寿命预测精度的多目标优化配置方案。最后对电连接器的加速退化试验进行优化设计,并与传统的NSGA-II算法进行比较,所提出的改进的多目标粒子群算法在Pareto前沿的多样性和收敛性上更具有优势。对于具有动态退化特征的设备,提出一种基于逆高斯过程的动态视情维修策略。采用所提出的带有随机参数的逆高斯过程来表征设备运行过程中带有动态特征的退化过程。提出动态维护阈值函数的概念,其可以根据设备所处的不同退化阶段来调整维护阈值的取值,以实现在减少维护成本的同时降低设备的早期失效风险。通过仿真试验,证明了所提方法的正确性,并与固定阈值的维护策略相比可以更好地兼顾维护活动的安全性与效益性。