在制造工艺和数字电路高度发达的今天,各类电子设备经过不断的升级,表现出越来越高级但越来越复杂的特点。电子设备的发展给各行各业带来了空前的发展机遇,但也越来越容易发生故障且更难以维护,在设备后期维护中普遍存在“维修不足”和“维修过剩”问题。本文在研究PHM技术与故障预测技术的基础上,针对雷达设备传统的“定期维护”、“人工决策”等维护方式难以满足现代雷达维护需求的现状,提出了基于故障预测算法的雷达健康管理系统的设计思想,并对其进行了实现。本文的主要研究内容包括:(1)针对传统故障预测算法无法提取到长序列数据前后依赖关系的缺陷,提出了一种基于自注意力与长短期记忆网络组合的故障预测新方法。该方法的核心思想是利用LSTM层去抽取监测数据在时间上相互依赖的关系,然后通过自注意力机制去筛选LSTM层中间输出结果中的特征信息,实现了长期记忆的选择和保存,解决了传统故障预测算法在长序列场景中发挥逊色的问题。(2)针对传统故障预测算法在多工况环境下预测性能明显下降和建模困难的问题,通过使用多头注意力机制增强了预测模型在不同工作环境下的鉴别能力,提高了算法在复杂环境下的预测精度。针对监测数据在训练过程中出现时间信息丢失的问题,通过自动编码的方法嵌入了位置关系信息。(3)设计和开发了一个基于Django框架的雷达健康管理系统,并以相控阵雷达为应用对象,实现了对相控阵雷达的状态监测、阵面健康状态评估、通道剩余使用寿命预测、维修安排、模型训练等重要功能,并对系统在性能和功能上的表现进行了综合的测试。本文提出的基于Attention-LSTM的故障预测方法,在一定程度上解决了传统故障预测算法无法提取到数据中深层特性信息的问题,以及无法完成长时间记忆的问题;本文设计和实现的健康管理系统,也在一定程度上提高了雷达设备后期维护的质量,降低了雷达设备维修的难度。