【报告摘要】复杂系统在寿命周期运行阶段的剩余寿命或故障预测是开展有效预防性维修或备件决策的前提，精确的预测结果是制定正确策略和决策的保障。对于复杂高可靠的系统，基于关键退化失效模式的建模和推断已成为其故障预测的基本手段，但不同于只有成败的寿命数据，退化数据在不同类型产品中呈现不同特性，同时退化数据在采集和通信过程中会由于各种原因造成噪音或缺失等低质特征，如何在低质数据下针对具有特殊退化模式的退化过程进行数据分析和统计建模成为RUL精确预测的关键点，本报告将围绕这一问题所开展的研究工作做详细汇报。