简介： 本发明提出一种适用于动态复杂系统的故障预测和诊断方法,可应用与航天器等动态复杂系统故障预测及诊断领域。本发明方法首先对动态复杂系统进行FMEA分析,得到主要故障模式和相应的性能检测参数,并性能检测参数划分为缓变数据和快变数据,再对性能检测参数进行预处理,针对缓变数据建立ARMA模型进行时序预测,针对快变数据建立多分辨率小波神经网络进行时序预测,然后建立预测区间模型对时序预测结果进行故障预警,最后通过建立基于D-S证据理论的多信号融合模型进行故障诊断。本发明方法能够对动态复杂系统进行高精度的故障预测及诊断,具有较强的通用性。