智能家电概念的兴起,反映了用户对于传统家电智能化日益增长的心理需求。这一概念在向传统家电行业提出新的技术要求的同时,也为其指明了新的创新空间和创新方向。寿命可视化通过为用户实时、精确反馈继电器剩余寿命的方式,预防继电器失效时电热水器不加热及电热水器一直加热的情况发生,变被动保修为主动维护,降低突发故障造成的损失,延长其寿命,从而提高热水器产品的核心竞争力,并对热水器继电器薄弱环节改善等其他研究起到启发和基础性的作用。本文研究了将Bayes更新和基于GA的BP神经网络应用于电热水器继电器剩余寿命的预测问题,论文的主要研究内容和创新点总结如下:第一,基于市场反馈和历史实验,对电热水器继电器的失效机理、剩余寿命影响因素等进行分析,得到能够代表所有失效情况的两种模式和影响继电器寿命的关键因素,并筛选出不仅能表征继电器退化过程,而且易于测量且测量成本低的特征量。第二,根据类物理加速模型,利用历史实验数据,得出电热水器继电器的加速模型和加速系数。并基于该加速模型,进行继电器加速寿命实验的设计和数据采集,为后续建模和预测提供数据支撑。另外,根据定数截尾实验数据,提取了继电器的失效判据。第三,基于Wiener过程退化建模,进行了恒应力条件下继电器组整体可靠性的评估。根据Wiener过程退化建模和Bayes更新方法进行了该条件下单个继电器剩余寿命的预测,并与随机系数线性回归退化建模方法进行了对比,验证了该方法的有效性。第四,基于时间序列分析,建立基于GA的BP神经网络时间序列滚动预测模型,能够对继电器的五个属性进行实时预测,然后根据滚动结果给出继电器的剩余寿命预测结果。并与标准BP神经网络预测结果进行对比,结果表明,GA_BP算法优于BP算法。最后,在对电热水器继电器剩余寿命预测技术研究的基础上,完成了继电器剩余寿命预测系统的需求分析、功能设计和数据库设计等工作。