故障预测与健康管理系统验证与确认方法综述

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故障预测与健康管理(PHM)技术的现状与发展

故障预测与健康管理(PHM)技术的现状与发展

故障预测与健康管理(PHM)技术的现状与发展

曾声奎

北京航空航天大学可靠性工程研究所,北京 100083

Michael G. Pecht, 吴际

美国马里兰大学 CALCE电子产品与系统中心,马里兰,2074

Status and Perspectives of Prognostics and Health Management

Technology)

ZENG Sheng_kui1, Michael G. Pecht2, Wu Ji2

(1Institute of Reliability Engineering, Beihang University, Beijing#

100083, China)

(2CALCE Electronic Products and Systems Center ,University of Maryland,

College Park, MD 20742)

摘要:结合故障预测与健康管理(PHM)的技术发展过程,阐述了PHM的应用价值。论述了PHM技术系统级应用问题,提出了故障诊断与预测的人机环完整性认知模型,并依此对蓬勃发展的故障诊断与故障预测技术进行了分类与综合分析,给出了PHM技术的发展图像。针对故障诊断与预测的不确定性特征,对故障诊断与预测技术的性能要求、定量评价与验证方法进行了分析。最后,以PHM技术的工程应用为线索,提出了PHM技术发展中的几个问题。

关键词:故障预测;故障诊断;故障预测与健康管理

Abstract: This paper has briefed the potential benefits of Prognostics and Health Management (PHM) against its evolution history. The architecture for PHM system-level application is outlined, and a cognition model for diagnostics and prognostics is built based on the integrality of man-machine-environment. Directed by this model, various diagnostics and prognostics methods are classified and analyzed, and a whole picture of PHM is drawn. Uncertainty is a critical factor of PHM,its requirement-making, quantitative assessment and validation are discussed. Finally, key issues to do of PHM are listed with the goal of practical extensive use.

故障预测与健康管理技术的现状与发展

故障预测与健康管理技术的现状与发展

故障预测与健康管理技术的现状与发展

一、本文概述

随着工业技术的不断进步和智能化水平的提高,故障预测与健康管理技术(Prognostics and Health Management,PHM)已成为当前研究领域的热点之一。PHM技术通过对设备运行状态的实时监测与数据分析,旨在预测设备可能出现的故障,并对其进行健康管理,从而延长设备使用寿命,提高设备的可靠性和安全性。本文将对故障预测与健康管理技术的现状进行综述,探讨其发展趋势和应用前景,以期为该领域的研究和实践提供参考和借鉴。

本文将介绍PHM技术的基本概念、发展历程和核心技术,阐述其在不同领域的应用现状。本文将从数据采集与处理、故障预测与健康评估、健康管理决策等方面,分析当前PHM技术的研究热点和难点。接着,本文将探讨PHM技术的发展趋势,包括智能化、集成化、标准化等方向,并展望其未来的应用前景。本文还将总结PHM技术的发展对设备维护和管理带来的影响,以及面临的挑战和机遇。

通过本文的综述和分析,旨在为读者提供一个全面、深入的PHM技术现状与发展视角,为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。

二、故障预测与健康管理技术的现状

近年来,故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)技术在全球范围内得到了广泛的关注和应用。作为维护设备持续、稳定运行的关键技术,PHM技术在航空、航天、船舶、电力、机械等领域均有所涉及,发挥着日益重要的作用。

目前,PHM技术主要依赖于大数据分析、机器学习、传感器技术等多学科交叉融合。通过集成多种传感器,实时采集设备运行过程中的各种参数,如温度、压力、振动等,PHM系统能够实现对设备状态的全面感知。同时,结合大数据分析技术,系统能够对采集到的大量数据进行深度挖掘,发现设备运行过程中的异常和故障模式,进而预测设备的剩余使用寿命和可能的故障点。

数据驱动故障预测和健康管理综述

数据驱动故障预测和健康管理综述

数据驱动故障预测和健康管理综述

随着科技的不断发展,数据驱动的故障预测和健康管理在各个领域逐渐受到重视。通过对大量数据的收集、分析和处理,可以实现对系统的故障预测和健康状态的监测,从而提前采取措施进行维修和保养,提高系统的可靠性和安全性。

数据驱动的故障预测是一种基于历史数据的方法,通过对系统运行数据的监测和分析,可以预测系统未来可能发生的故障。这种方法可以帮助我们在故障发生之前就采取相应的措施,从而避免或减少故障对系统运行的影响。数据驱动的故障预测可以应用于各种领域,如制造业、能源行业、交通运输等。例如,在制造业中,通过对生产设备的运行数据进行监测和分析,可以预测设备的故障,并及时进行维修,避免生产线的停机和生产损失。

数据驱动的健康管理是一种基于数据分析的方法,通过对系统运行数据的监测和分析,可以实时了解系统的健康状态。这种方法可以帮助我们及时发现系统存在的问题,并采取相应的措施进行修复和保养,从而延长系统的使用寿命和提高系统的性能。数据驱动的健康管理可以应用于各种设备和系统,如飞机、汽车、电力系统等。例如,在飞机维修中,通过对飞机的运行数据进行监测和分析,可以及时发现飞机存在的问题,并进行维修和保养,确保飞机的安全运行。

数据驱动的故障预测和健康管理的核心是对数据进行分析和挖掘。通过对大量的数据进行收集和存储,可以建立起系统的历史数据库。然后,通过对历史数据的分析和挖掘,可以提取出系统的运行规律和特征,从而实现对系统的故障预测和健康状态的监测。数据分析和挖掘的方法包括统计分析、机器学习、人工智能等。这些方法可以帮助我们从海量的数据中提取出有用的信息和知识,为故障预测和健康管理提供决策支持。

机载系统故障预测与健康管理验证与评估方法

机载系统故障预测与健康管理验证与评估方法
机 载 系统 故障 预测 与健 康 管理验 证 与评估 方 法
-0 1 1・
机载 系统故障预测 与健 康管理验证与评估方法
杨 洲 ,景 博 ,张 劫 r,安一 甲。
(. 1 空军工程大学 工程学 院 , 陕西 西安 703 ; . 10 8 2 空军驻 甘肃 地区军事代表室 , 甘肃 兰州 7 0 5 30 0;
YA G Z o JNG B Z AN i 一, N Y -a N h u , I o, H G J A i i e j
( . n i eigC l g, i F r nief gU i ri , ia 10 8 C ia . i F r sMit yR peet i fc , 1 E g er ol eA r oc E snc n n esy X ’n7 0 3 , hn;2 A r oc la ersn t eOf e n n e e i v t e ir av i
K ywod :rgot sa dh a hma ae n( HM) vr ct nme o ; e o neea a o ; i on e r spon s c n e t n gme tP i l ; e f a o t d p r r c vl t n a b re i i i h f ma ui r
3 中国人 民解放军 9 3 4部队 ,Leabharlann Baidu. 45 山东 嘉祥 2 2 0 ) 74 0

故障预测与健康管理系统验证与确认方法综述

故障预测与健康管理系统验证与确认方法综述

J NG I Bo, ANG Y Zh u, o ZHANG i , t a . v e J e e 1 Re iw o a d t n n e i c to e h d f PHM y t m. mp t r En n v H a o a d v rf a n m t o s o i i i s s e Co ue -
Ke r s rg ot s ad Hel na e n (H ) vl ain ad v r ct n pro ac v ut n t tbd u cr i y wod :Po sc n a Ma g metP M ;ai t n e f a o ;efr n e ea ai ; s e ;netn n i h t d o i i i m l o e at y
1 军工程大学 工程学院 , . 空 西安 7 0 3 10 8 2 军驻 甘肃地区军事代表 室 , . 空 兰州 7 0 5 30 0
1En i e rn l g f Ai Fo c n i e rn i e st Xi a 1 0 8 Ch n . g n e i g Co l e o r e r e E g n ei g Un v ri y, ’ n 7 0 3 , i a 2Ai F r e i t r p e e ttv fc , n z o 3 0 0, i a _ r o c s M l ay Re r s n ai e Ofi e La h u 7 0 5 Ch n i

故障预测与健康管理(PHM)在ERP系统中的应用研究的开题报告

故障预测与健康管理(PHM)在ERP系统中的应用研究的开题报告

故障预测与健康管理(PHM)在ERP系统中的应用研

究的开题报告

一、研究背景及意义

随着信息化技术的发展,企业的ERP系统已成为管理信息化的重要

工具。然而,在ERP系统的运营过程中,出现各种故障不可避免,这些

故障不仅影响ERP系统的正常运作,还会给企业带来不必要的损失。因此,开展ERP系统故障预测与健康管理(PHM)的研究具有重要意义。

ERP系统的故障预测可以在故障发生之前进行预警,及时发现和排

除潜在问题,降低企业的维护成本,提高ERP系统的可用性和可靠性。

健康管理可以对ERP系统的运行状态进行监控和评估,及时发现和解决

运行问题,保证ERP系统的长期稳定运行。

二、研究内容

本研究拟分析ERP系统故障的原因和特点,利用机器学习和数据挖

掘技术建立ERP系统故障预测模型,通过数据分析和实验验证确认模型

的有效性。

具体包括以下几个方面:

1. ERP系统故障特点的分析:分析ERP系统故障的类型、频度、影响等特点,为后续的预测模型设计提供参考。

2. 数据采集和处理:采集ERP系统运行日志数据,对数据进行清洗、归一化、特征提取等处理,为模型建立提供可靠的数据基础。

3. 模型建立:利用机器学习和数据挖掘技术,建立ERP系统故障预测模型,选择适当的算法、特征和参数进行训练,提高模型的预测准确率。

4. 模型实验验证:以实际ERP系统为对象,进行故障预测实验,评估模型的预测效果,为后续的健康管理提供根据。

5. 健康管理:对ERP系统的运行状态进行监控和评估,分析评估结果,及时发现和解决运行问题,保证ERP系统的长期稳定运行。

故障预测与健康管理(PHM)技术介绍

故障预测与健康管理(PHM)技术介绍

故 障预 测 与健 康 管理
机 内 测 试
1 .引 言
P HM 技 术 是 最 早 在 美 国 军 方 最 早 提 出 和 发 展 起 来 的 , H 使 P M 美 国 武 器 系 统 传 统 机 内 测 试 ( IT) 和 健 康 状 态 的 监 控 能 力 进 一 步 BS
增 强 , 现 了 从 武 器 状 态 监 控 到 健 康 管 理 的 转 变 , 助 故 障 预 测 和 实 借
通 过 减 少 维 修 , 别 是 计 划 外 维 修 次 数 , 短 维 修 时 间 , 高 甚 至 危 及 人 身 安 全 。 因 此 , 后 维 修 仅 适 用 于 一 些 不 重 要 的 装 备 和 特 缩 提 事
通 过 健 康 感 知 , 少 任 务 过 程 中 故 障 引 起 的 风 险 , 高 任 务 成 减 提 功率I。 “ 情 况 的 应 变 能 力 上 存 在 严 重 不 足 。 尤 其 在 现 代 的 民 用 飞 机 、 疗 设 医 经济 可 承受 性仍 是 一 个不 可 回 避 的问 题 。 2 故 障 预 测 与 故 障 诊 断 .
通 过 减 少 备 件 、 障 设 备 、 修 人 力 等 保 障 资 源 需 求 , 低 维 保 维 降 修保 障费用 ;
战 备完 好 率 :
P 日qh 咄 D0 搐 ’
图 1
3 事 后 维 修 和 预 知 维 修 .

故障预测与健康管理

故障预测与健康管理

故障预测与健康管理(PHM)

故障预测与健康管理(PHM)技术作为实现武器装备基于状态的维修(CBM)、自主式保障、感知与响应后勤等新思想、新方案的关键技术,受到美英等军事强国的高度重视和推广应用。PHM系统正在成为新一代的飞机、舰船和车辆等系统设计和使用中的一个重要组成部分。它包括两层含义,一是故障预测,即预先诊断部件或系统完成其功能的状态,确定部件正常工作的时间长度;二是健康管理,即根据诊断/预测信息、可用资源和使用需求对维修活动做出适当决策的能力。实际上,PHM技术现已广泛应用于机械结构产品中,比如核电站设备、制动装置、发动机、传动装置等。而将PHM技术应用于电子产品则是近年来国外科技研发的重要发展趋势之一。目前国外对电子产品PHM技术的研发主要集中于军用电子产品,重点包括两部分内容:一是产品寿命周期原位监测中的传感系统与传感技术,二是残余寿命预测的故障诊断模型与算法。前者集中于开发无线微型传感器,以取代尺寸较大且需要有线传输数据的传统传感器。后者致力于探索各种不同类型的诊断模型与算法,为军用电子产品故障预测能力提供理论基础。

国外参与PHM相关技术研发的单位非常广泛,如美国国防部和三军的有关机构;NASA;波音、洛克希德·马丁、格鲁门、ARINC、霍尼韦尔、罗克韦尔、雷神、通用电气、普惠、BAE系统公司、史密斯航宇公司、古德里奇公司和泰瑞达公司等跨国公司;康涅狄格大学、田纳西大学、华盛顿大学、加州工学院、麻省理工学院、佐治亚理工学院、斯坦福大学、马里兰大学等著名院校;智能自动化公司、Impact技术公司、质量技术系统公司(QSI)、Giordano自动化公司等软件公司;荷兰PHM联盟(DPC)、Sandia国家实验室(SNL)、美国国防工业协会(NDIA)系统工程委员会、美"联合大学综合诊断研究中心"、美测试与诊断联盟(TDC)等协会和联盟。其中,研发电子产品PHM技术的单位首推马里兰CALCE 电子产品和系统中心,其水平处于世界领先地位。目前国外采用的电子产品故障预测方法可以归纳为以下三类。

航空航天领域故障预测与健康管理技术研究综述

航空航天领域故障预测与健康管理技术研究综述

(%)航天系统与技术

(21)

航空航天领域故障预测

航天系统部林燕

随着新技术的广泛应用和功能、性能不断丰富强化,航空航天装备系统的

度越来越高。应用场合的特殊性要求航空航天装备对故障的容忍度极低,这与愈发

复杂的系统可能带来的风险产生矛盾。因而,传统的定期排查、事后管理维修等系

统维护手段已经无法适应航空航天装备发展趋势,高效、准确、低成本的航空航天

装备监测维护系统和科学的维修管理技术,以及视情维修方法的需求愈发强烈。

在此背景下,应用于航空航天装备的故障预测与健康管理技术(PHM)应运而

生。PHM是一项广泛应用于各个领域的新兴综合技术,它综合利用复杂传感网络技

术、数据融合与现代信息处理技术、人工智能和机器学习算法等最新的科技成果,

对复杂系统未来一段时间内失效或发生故障的情形提供预测,并在故障发生时,为

故障发生位置和类型提供准确的判断。同时,根据故障预测与判断结果,基于可靠性,

为中心的维修(RCM)提供依据,并与基于状态的维修(CBM)有效对接。因此,

PHM系统可以精准预测故障的发生并确定故障的位置和种类,极大地提高装备运行

维护的效率。通过与维修管理系统的对接,显著提高维修工作的及时性和准确性。

相较于定期维护、人工判断故障性质和事后维修等传统方法,不仅能够大大降低航

空航天装备的故障率和事故率,而且能够优化装备维护管理工作,显著降低维护成本。

目前,西方发达国家的航空航天装备体系已经基本配套完整的PHM系统,参与

信息的搜集、融合和处理分析,进而做出维修管理决策和装备实时监测。国内关于

航空航天装备的PHM技术方兴未艾,但和西方发达国家相比仍然有彳馱差距。

智能电网的故障预测与健康管理研究

智能电网的故障预测与健康管理研究

智能电网的故障预测与健康管理研究

一、现状分析

随着人类社会的不断发展,能源需求不断增长,为了实现清洁、高效、可靠的能源供应,智能电网应运而生。智能电网是一种基于先进通信、信息技术和智能化设备的电力系统,它具有自动化、互联互通、灵活调度、高效利用资源等特点。智能电网将传统电网升级至数字化、智能化水平,为能源生产、传输、分配和使用等环节提供了更便捷、高效的解决方案。

然而,随着智能电网的发展,故障预测和健康管理成为亟需解决的问题。传统电网设备老化、环境影响、操作失误等原因导致设备故障的概率增加,给电网运行带来了不小的挑战。研究智能电网的故障预测与健康管理具有重要意义,可以提高电网的可靠性、安全性和经济性,推动智能电网的健康发展。

二、存在问题

1. 数据采集与处理不足:智能电网设备具有海量的数据,但如何高效地采集并处理这

些数据,提取有用信息,进行故障预测仍然存在问题。

2. 故障预测精度不高:当前智能电网的故障预测方法主要基于统计模型或机器学习算法,但在复杂环境下,预测精度较低,容易出现漏报或误报问题。

3. 健康管理体系不完善:智能电网的健康管理体系还处于初级阶段,缺乏统一的标准

和规范,使得健康管理工作效果不佳。

4. 缺乏综合性解决方案:目前针对智能电网的故障预测和健康管理研究多为局部性,缺乏综合性解决方案,难以全面把握电网运行状况。

三、对策建议

1. 加强数据采集和处理技术:通过引入物联网、云计算等技术,建设智能电网数据平台,实现数据实时采集、存储和处理,为故障预测提供可靠数据支持。

2. 基于技术改进故障预测算法:利用深度学习、神经网络等技术,提高故障预测的准确性和稳定性,减少误报率和漏报率。

船舶柴油机故障预测与健康管理技术综述

船舶柴油机故障预测与健康管理技术综述

第41卷第1期

2020年1月

哈㊀尔㊀滨㊀工㊀程㊀大㊀学㊀学㊀报JournalofHarbinEngineeringUniversity

Vol.41ɴ.1Jan.2020

船舶柴油机故障预测与健康管理技术综述

柯赟ꎬ宋恩哲ꎬ姚崇ꎬ董全

(哈尔滨工程大学动力与能源工程学院ꎬ黑龙江哈尔滨150001)

摘㊀要:为解决船舶柴油机传统维修和计划维修的缺陷ꎬ对故障预测与健康管理技术进行了综合研究ꎮ介绍船舶行业在运维管理上亟待解决的问题ꎬ阐述船舶PHM技术的内涵和必要性ꎮ基于不同故障预测方法和不同研究单位分析了国内外船舶柴油机PHM技术的研究现状ꎮ根据PHM技术的技术框架ꎬ提出以燃油系统为例的柴油机子系统PHM系统实现路线ꎮ剖析船舶柴油机PHM技术面临的挑战ꎬ展望未来的技术发展趋势和重点研究问题ꎬ为智能船舶的研发提供一些参考ꎮ

关键词:船舶柴油机ꎻ故障分析ꎻ故障诊断ꎻ故障预测ꎻ健康管理ꎻPHM技术ꎻ剩余寿命ꎻ智能船舶DOI:10 11990/jheu.201903068

网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/23 1390.u.20191104.1739.008.html中图分类号:TP391㊀文献标志码:A㊀文章编号:1006 ̄7043(2020)01 ̄0125 ̄07

Areview:shipdieselengineprognosticsand

healthmanagementtechnology

KEYunꎬSONGEnzheꎬYAOChongꎬDONGQuan

(InstituteofPowerandEnergyEngineeringꎬHarbinEngineeringUniversityꎬHarbin150001ꎬChina)

故障诊断与健康管理

故障诊断与健康管理

故障诊断与健康管理

故障诊断与健康管理是一种通过监测和分析设备或系统的运行状态来预测、诊断和解决潜在故障的技术方法。它在许多领域中都有应用,包括工业生产、交通运输、能源、医疗等。故障诊断与健康管理的目标是提高设备的可靠性、安全性和维护效率,降低故障和停机的风险,提高生产效益。

故障诊断是通过监测设备的运行数据和特征参数,分析故障模式和机理,识别故障的根本原因和可能的解决方案。它通常依赖于传感器、数据采集和处理系统来实现对设备状态的实时监测和分析。故障诊断可以帮助维护人员及时发现故障,减少设备的停机时间和维修成本。它还可以为设备的维护和保养提供可靠的依据,延长设备的使用寿命。

健康管理是通过定期的检查和维护来保持设备的正常运行状态和性能。它包括设备的日常巡检、维护保养、故障预防和改进措施等。健康管理的核心是预防性维护,即在设备出现故障之前采取预防性措施,保持设备的良好状态。预防性维护可以大大减少设备的故障率和停机时间,提高设备的可靠性和稳定性。

故障诊断与健康管理技术的发展离不开先进的传感器技术、数据采集和处理技术、人工智能和大数据分析技术等。传感器可以实时监测设备的运行状态和性能参数,将采集到的数据传输给数据处理系统。数据处理系统通过分析数据,提取设备的特征参数和状态信息,判断设备的健康状况和潜在故障。人工智能和大数据分析技术可以帮助识别复杂的故障模式和机理,预测设备的寿命和维修需求。

故障诊断与健康管理的应用广泛,可以提高设备的可靠性和安全性,降低故障和停机的风险,提高生产效益。在工业生产中,故障诊断与健康管理可以帮助企业及时发现和解决设备故障,减少停机时间和维修成本,提高生产效率和产品质量。在交通运输领域,故障诊断与健康管理可以提高车辆的运行安全性和可靠性,减少事故和故障对交通流量的影响。在能源和医疗领域,故障诊断与健康管理可以提高设备的稳定性和可靠性,保障能源供应和医疗设备的正常运行。

数据驱动故障预测和健康管理综述_彭宇

数据驱动故障预测和健康管理综述_彭宇

里,实际建模过程中,fh 和 fD 并不一定为显式表达。
利用构建 HI 进行对象系统 RUL 预测,间接预测方
法框架如图 2 所示。利用目标系统历史测试数据和各类
试验数据、在线状态监测和测试数据,提取系统在退化过
程中不同阶段的性能变量,通过退化状态识别,综合各个
性能变量参数对于目标系统健康状态的影响程度和关联
收稿日期:2014-01 Received Date: 2014-01 * 基金项目:国家自然科学基金(61301205) 、高校博士基金(20112302120027) 、部委预先研究课题(51317040302) 、中央高校基本科研业务费 专项基金( HIT. NSRIF. 2014017) 资助项目
直接数据驱动 预 测 方 法,亦 即 基 于 性 能 变 量 的 数 据 驱动预测方法,首先确认对象系统或部件健康状态和退 化特征的变量( 或参数) ,获取表征对象系统退化程度的 健康因子( health index,或 health indicator,HI) ,采用机 器学习或计算智能的预测算法进行性能变量预测。该方 法框架如图 1 所示。
482
仪器仪表学报
第35 卷
和维护等各个阶段的测试、传感器历史数据就成为掌握 系统性能下降的主要手段。由此,基于测试或传感器数 据的数据驱动( data-driven) PHM 方法逐渐获得重视并取 得快速发展,成为 PHM 领域的重要研究热点[3]。

故障预测与健康管理(PHM)技术研究

故障预测与健康管理(PHM)技术研究
14
(一) PHM技术的一般演变过程
(3 )综合诊断的提出和发展(80年代后期至90年代)
2. 飞机PHM技术演变过程
美英等国相继开始研究综合诊断方案,并在现役装备改进改型和新一代装备研制 中加以应用。
A. 美国军方综合诊断的研究与应用
a. 80年代中期相继实施了综合诊断研究计划 通用综合维修和诊断系统(GIMADS)计划(空军) 综合诊断保障系统(IDSS)计划(海军) 维修环境中的综合诊断(AIDME)计划 b. 1991年4月,颁布军标和指南,把综合诊断作为提高新一代武器系统的诊断 能力和战备完好性,降低使用与保障费用的一种有效途径。 DoD颁布军用标准MIL-STD-1814《综合诊断》 美国空军也颁发了综合诊断指南AFGS-87256 c. 1990年,DoD和各军种赞助一些综合诊断演示验证项目和旨在改进装备诊断 能力的多项研究项目,并在现役装备中加以应用。 d. 同时,在20世纪80年代中后期开始研制的新一代装备(空军F-22、海军的攻 击核潜艇SSN-21、陆军的主战坦克MIA2等)及在研的JSF上都应用综合诊断 的新思路。
9
2. 飞机PHM技术演变过程
(一)PHM技术的一般演变过程 (二)舰载机PHM能力演变过程 (三)大型客机PHM能力演变过程
10
2. 飞机PHM技术演变过程
(一) PHM技术的一般演变过程

数据驱动故障预测和健康管理综述

数据驱动故障预测和健康管理综述

数据驱动故障预测和健康管理综述

数据驱动故障预测和健康管理是一种基于数据分析和机器学习技术的预测和管理方法,它可以帮助企业和组织在设备和系统出现故障之前,及时发现并采取措施进行维护和修复,从而提高设备和系统的可靠性和稳定性,降低维护成本和生产停机时间。本文将从以下几个方面对数据驱动故障预测和健康管理进行综述。

一、故障预测和健康管理的概念和意义

故障预测和健康管理是一种基于数据分析和机器学习技术的预测和管理方法,它可以帮助企业和组织在设备和系统出现故障之前,及时发现并采取措施进行维护和修复,从而提高设备和系统的可靠性和稳定性,降低维护成本和生产停机时间。故障预测和健康管理可以应用于各种领域,如航空航天、汽车制造、电力系统、工业生产等。

二、数据驱动故障预测和健康管理的方法

数据驱动故障预测和健康管理的方法主要包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和预测等几个步骤。

1.数据采集

数据采集是数据驱动故障预测和健康管理的第一步,它是获取原始数据的过程。数据可以来自于各种传感器、监测设备、控制系统等。数据采集需要确保数据的质量和完整性,避免数据丢失和错误。

2.数据预处理

数据预处理是数据驱动故障预测和健康管理的第二步,它是对原始数据进行清洗、去噪、滤波、归一化等处理的过程。数据预处理可以提高数据的质量和可用性,减少模型训练的误差和偏差。

3.特征提取

特征提取是数据驱动故障预测和健康管理的第三步,它是从预处理后的数据中提取有用的特征,用于训练和预测模型。特征可以是时间域特征、频域特征、时频域特征等。

4.模型训练和预测

深度学习在机械设备故障预测与健康管理中的研究综述

深度学习在机械设备故障预测与健康管理中的研究综述

物业管理奖励实施方案

一、背景介绍

随着城市化进程的加快和社会经济的发展,物业管理在城市生活中扮演着越来越重要的角色。物业管理不仅关系着居民的生活质量和社区环境的整体形象,也与城市的社会稳定和

经济发展密切相关。为了进一步提高物业管理水平和服务质量,激励物业管理人员积极工作,提升其责任意识和工作效率,本物业管理奖励实施方案制定。

二、奖励政策

1. 工作表现奖励

物业管理人员的工作表现是影响物业管理水平和服务质量的重要因素。为了激励物业管理

人员提高工作态度和效率,设立工作表现奖励制度。根据物业管理人员的工作表现,评选

出表现优秀的员工,给予其相应的奖励,包括奖金、荣誉证书、个人奖励等。

2. 客户满意度奖励

物业管理的服务对象是居民,提高居民的满意度是物业管理的重要目标。根据居民的满意

度调查结果,对服务态度好、工作效率高的物业管理人员给予客户满意度奖励,以激励其

保持优质服务水平,提高居民的满意度。

3. 主动创新奖励

物业管理人员在工作中应不断创新,提出新颖的管理方式和服务理念,以应对日益复杂的

城市管理需求。为鼓励物业管理人员主动创新,设立主动创新奖励制度,对提出有效管理

改进方案和服务创新的员工给予奖励,以鼓励其积极创新,提升管理水平。

4. 岗位能力提升奖励

物业管理人员的岗位能力对物业管理的效果起着决定性作用。为了提升物业管理人员的岗

位能力,本物业管理奖励实施方案设立岗位能力提升奖励制度,对参加相关培训和学习,

提高专业技能和管理水平的员工给予奖励,以激励其不断提升自我,提高工作能力。

5. 团队协作奖励

物业管理是一个集体工作,需要员工之间密切配合,共同发挥团队力量。为了促进团队协作,增强员工之间的合作意识和团队精神,设立团队协作奖励制度,对团队协作效果显著、工作成果突出的团队给予奖励,以鼓励团队之间互助互励,共同提升团队绩效。

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1 引言
随着传感器技术、嵌入式计算和故障诊断技术的快速发 展 ,故 障 预 测 与 健 康 管 理(Prognostics and Health Management,PHM)技术引起了国内外越来越多科研院所和军工部门 的关注。PHM 是对复杂系统传统使用的机内测试(Build In Test,BIT)和状态(健康)监控能力的进一步扩展,它是从状态 监控向健康管理的转变,这种转变引入了对系统未来可靠性 的预测能力,借助这种能力识别和管理故障的发生、规划维修 和供应保障,其主要目的是降低使用与保障费用,提高系统安 全性、完好性和任务成功性,从而以较少的维修投入,实现视 情维修和自主式保障[1-3]。
JING Bo,YANG Zhou,ZHANG Jie,et al.Review on validation and verification methods of PHM system.Computer Engineering and Applications,2011,47(21):23-27.
在国内,也有学者开展了相关内容的研究,比较有代表性 的有:北航的徐萍等人[15]围绕 PHM 系统故障检测、故障隔离、 故障预测和剩余寿命预测提出了相应的验证方法步骤和性能 指标评估,并构建了验证评估体系,包含 PHM 需求量化、PHM 能力评估等。中航综合技术研究所的 Zeng Zhaoyang 等人[16] 针对机载 PHM 系统的相关标准、系统功能和工作流图进行了 详尽分析,根据机载 PHM 系统结构特点和不同阶段系统的设 计需求,先后提出了 BITE 传感器、区域管理和全局管理的性 能指标需求,建立了性能指标体系,并推导了一套层次验证、 总体评估的验证方法。但是上述研究都停留在理论研究层面, 没有在具体的故障预测算法和 PHM 系统设计中得到验证。
在我国,PHM 技术在无人机、导弹和雷达等复杂系统的设 计和维修保障中得到了广泛的关注和研究[4-6]。作为一项改变 未来复杂系统设计理念和维修保障策略的关键技术,目前的 研究热点主要集中在建立故障预测模型、设计故障预测算法、 实现故障预测与健康管理原型系统等,如何对提出的模型、算法 和原型系统进行验证和确认是一个非常具有挑战性的问题。
Abstract:Research motivation on the validation and verification methods in PHM system is introduced showing the status in the design of the whole system.The methods are classified into three key technologies including performance evaluation and validation methods,test-bed and uncertainty management.The state-of-art methods as well as their differences and connection are analyzed in detail.The implementation methods are also proposed.It identifies the current problems and potential research directions. Key words:ProgБайду номын сангаасostics and Health Managemen(t PHM);validation and verification;performance evaluation;test bed;uncertainty management
3.2 PHM 原型验证系统
在故障预测算法设计完成后,如何对算法进行评估验证 一直是困扰众多研究人员的问题。由于 PHM 系统受环境因 素影响较大,现有的故障预测算法仅仅针对故障数据进行曲
景 博,杨 洲,张 劼,等:故障预测与健康管理系统验证与确认方法综述 2011,47(21) 25
线拟合,而不考虑算法实际的运行条件,很难通过计算机仿真 的形式来对算法进行客观评价。正是基于上述原因,国内外 的研究人员开始致力于 PHM 原型验证系统的设计与实现,运 用故障注入技术或加速试验技术为故障算法提供可靠的验证 和性能评估平台。
本文首先介绍了 PHM 的验证和确认框架结构,指出验证
和确认环节对设计和实现 PHM 系统的意义;然后综述了 PHM 验证和确认三大支撑技术的现有方法,并对各方法进行分析 比较,并指出了具体的实现途径;最后论述了验证和确认方法 需要关注的几个问题和未来的发展趋势。
2 PHM 验证与确认的框架结构
验证与确认是 PHM 系统设计过程中一个非常重要的阶 段,通过全新途径开发相应验证与确认方法将提高 PHM 系统 认证的可信度,有效减少人力需求、拓展系统功能、提升技术 水平,其具体实现过程如图 1 所示。
由图 1 可以看出,验证与确认贯穿于整个 PHM 系统的研发 过程:在 PHM 系统设计之初,首先要针对特定系统进行可行 性研究,其次根据应用对系统进行操作定义,明确系统需求, 最后进行高层设计和详细设计,完成软硬件开发和实地安装。
在设计阶段主要进行系统建模和测试,不断促进验证和 确认工作的完成,建立验证和确认方案进行修正,完成对系统 的集成和重构,并选用优化的方法进行测试和分析。在实际 操作和维护过程中,不断对其可行性和定义研究进行反馈修
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
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故障预测与健康管理系统验证与确认方法综述
景 博 1,杨 洲 1,张 劼 1,2,周宏亮 1 JING Bo1,YANG Zhou1,ZHANG Jie1,2,ZHOU Hongliang1
时间轴
研发过程
图 1 PHM 验证和确认框架结构图
正,从而完善验证和确认过程。
3 PHM 验证与确认的关键支撑技术
近年来,随着 PHM 技术的快速发展,验证与确认方法的 研究也逐渐引起了国内外学者的关注。在国外,特别是在美 国国防高级研究计划局(DARPA)的资助下,以美国国家航空 航天局(NASA)为代表的一些科研院所纷纷致力于该项研究, 已经取得一些研究成果。在国内,由于 PHM 系统尚处于发展 的原型阶段,有关验证与确认方面的研究在已有公开文献中 并不多见。通过查阅现有文献资料,PHM 验证与确认方法的 研究主要包含以下三种关键支撑技术:PHM 验证方法和性能 评估、PHM 原型验证系统和 PHM 不确定性管理。本文着重从 上述三方面对 PHM 验证与确认方法进行综述。
摘 要:介绍了故障预测与健康管理验证与确认的研究动机,说明了该方法在整个系统设计中的地位;将验证和确认方法分为三 大支撑技术:验证方法与性能评估、原型验证系统和不确定性管理,综述了这三种支撑技术的现有方法,分析比较了各方法的区 别和联系,指出了具体的实现途径;点明了故障预测与健康管理系统验证与确认方法要关注的问题,明确了未来的发展趋势。 关键词:故障预测与健康管理;验证与确认;性能评估;原型系统;不确定性管理 DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2011.21.006 文章编号:1002-8331(2011)21-0023-05 文献标识码:A 中图分类号:TP206+.3
检验大事件早期发生的方法
操作/维护
操作定义
系统确认方案
系统确认
设建计模阶和段测试
系统需求 高层设计
分解定义
在并设提计高中V完&善V
详细设计
系统检验方案 (系统接受) 子系统检验方案
(系统接受) 单元/原件 测试方案 软件/硬件
开发、实地安装
系统检验 和分布 子系统 检验 单元/原 件测试
集成和重构
跟踪后续模式 更测好试的和方分法析用来
男,博士,工程师;周宏亮(1972—),男,博士研究生。E-mail:yz~34@163.com 收稿日期:2011-03-28;修回日期:2011-05-28
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Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
可行性研究/ 定义探究
基金项目:航空科学基金(the Aeronautical Science Foundation of China under Grant No.20101996012);中国博士后基金(No.20090460115)。 作者简介:景博(1965—),女,博士,教授,主要研究领域为故障预测与健康管理,无线传感器网络;杨洲(1985—),男,博士研究生;张劼(1974—),
3.1 PHM 验证方法和性能评估
当故障预测算法逐步运用到监控飞机的结构状态、电子 系统、作动器、供电系统、推进系统等领域以后,如何选择合理 的验证方法和性能评估指标就成为各国学者争相研究的对 象。采用预测验证方法带来以下挑战[7]:(1)进行实际工作来 理解故障机理;(2)从大量实例中建立故障数据库,查找对应 关系;(3)在目标系统建立预测分析,主要从传感器、算法和趋 势上进行分析。预测验证方法分为:开放型演示、分析、建模 和仿真、加速试验。上述方法可以归结为一个循环:概念-评 估-演示-制造-服务-提议。在确定相应的验证方法以后,就必 须选择一组指标对故障预测算法性能进行评价。
PHM 做为故障诊断的最高阶段,一些传统用于故障诊断 的性能指标并不能很好地体现 PHM 的优点和特点,需要建立 新的性能评估指标。在选择指标时需要关注以下两点[8]:一是 预测时间范围在不同故障预测算法的不同应用中都有所不 同,因此选择的指标必须认识到预测范围的重要性;二是当一 个故障能够带来破坏性影响时,它的预测时间应该提前。其 目的在于根据需求选择指标集,并对不同的故障预测算法进 行评价,从而选择最适合的算法。性能指标不仅是一种用来 衡量算法好坏的工具,还有如下优点[9]:一是根据现有监测参 数和状态反映系统内在和外在的性能表现;二是创造出一种 标准化语言,技术开发人员和用户相互交流并对结果进行比 较,有助于加快系统的研发过程;三是作为一种闭环的反馈研
1.空军工程大学 工程学院,西安 710038 2.空军驻甘肃地区军事代表室,兰州 730050 1.Engineering College of Air Force Engineering University,Xi’an 710038,China 2.Air Forces Military Representative Office,Lanzhou 730050,China
究开发工具,能够最大化或最小化客观功能。 在 国 外 ,相 关 研 究 院 所 和 研 究 人 员 展 开 了 积 极 研 究 。
J.Kevin Line[10]以信任等级和故障周期来判断,在多高的精度 范围内成功预测成为评估算法的性能指标,主要包含两个因 素:一是通知时间,即故障发生前的最小估计时间;二是最小 表现,即可以提高现有预测算法的工作间隔。Bruno P.Leao 等 人[11]从性能指标与 PHM 系统需求、设计和效费比之间的关系 入手,在完善 J.Kevin Line 研究成果的基础上,提出了以下三 种指标:一是精确度,即剩余寿命落在哪个置信区间;二是准 确度,即估计故障时间与实际故障时间的差值;三是预测估 计,即用置信度来估计部件或系统的剩余寿命,并结合实例进 行了仿真验证。但是,这些指标大多来自财经方面的预测指 标,而不是专门为复杂系统故障预测定制的指标。正是基于 这种原因,Abhinav Saxena 等人[12-13]根据不同的应用场景,将 故障预测的性能评估指标分为科学的、管理的和经济的三类, 并指出离线和在线状态下指标的不同表现及象征意义。在分 析传统性能指标的基础上给出了四种新指标,并利用指标对 电源故障预测算法进行验证和评估。John W.Sheppard 等人[14] 则从建立 PHM 标准体系入手,通过介绍现有 IEEE 的故障诊断 标准及测量测试标准如何支持 PHM 的应用,明确了 PHM 标准 体系的发展方向。
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