近年来,机电设备作为工业生产的重要组成部分,其健康运行关系到系统的安全与稳定,受到人们的广泛关注。由于设备内部结构复杂,仅仅依靠人工很难及时地发现、排除故障,因此如何对此类复杂设备的健康退化状况进行快速、准确地评估变得非常重要。本文首先阐述了设备故障预测与健康管理和健康状态评估的相关概念,分析了目前国内外关于设备状态评估技术的研究现状,然后介绍了本文给出的几种状态评估方法,并将其应用到制氧空压机的健康状态评估中。本文的主要内容如下:(1)本文研究了改进的马氏距离评估方法。针对马氏距离存在对微小参量过于敏感致使评估准确度降低的缺陷,研究了一种改进的马氏距离算法优化,即在经典的马氏距离方法上引入设备标准参数代替样本均值。通过研究改进马氏距离时间序列,评估设备健康状态。将两种算法应用到空压机的健康状态评估中,验证了改进的马氏距离评估方法实时性更好。(2)研究了一种构建退化指数的状态评估方法。在改进马氏距离基础上,通过引入统计学中直方图和滑动时间窗,最终构建了退化指数这一新的度量指标,将其应用到空压机评估实例中,并对出现异常观测点时空压机所处制氧系统的运行环境进行监测,验证了该方法能够很好地去除环境扰动和瞬时故障,能更早地诊断出空压机早期退化现象,稳定性和实时性更好。