典型的故障预测方法
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1观测到故障的失效寿命数据，在故障发生前可靠度为1,在故障发生后
可靠度为0。其表达式为：
rl0 <z<zj
『⑴二⑴表示故障时间）（1）
loI m h
2未观测到故障的样本数据，可靠度估计恒为1，即r（t）=1。
3截尾数据。在截尾之前可靠度为1,截尾后采用KM估计。其表达式
为：
r10< / </.
F（f）=*
历史统il数据
国2故障诊断打预测流稈
图3预测方法的总体分类
预置损伤标尺方法又称为“基于保险和预警装置的方法”，是通过在实际产 品中增加保险或预警装置来提供故障的早期预警。
性能状态检测方法又称为“基于故障预兆监控与推理的方法”、“数据驱动 方法”，是利用可以测量的产品性能或者状态变量的变化趋势、故障征兆等进行 故障的预测。
n（i -4心珀
也 表示截尾时间）（2）
2.3.2基于性能退化数据的故障预测
性能退化数据是指反映产品性能随工作时间退化的数据。样本扎的性能退化数据表示为｛心「%，……J ｝，皿表示总的监测时间，若戈找（f二1,2,…宀）大于等F阈值仏咖』就表示故障发生。利 用式（3）估计样本Xi在第t（1WfWm）个时刻的可 韋度，其中Z（x）表示利用ADE估计以性能退化数 据值和随时间改变的过程为基点进行概率密度估 计，得到的第j时刻的密度函数。
基于统计过程控制(SPC)的故障预测技术
统计过程控制(Statistical'0Ces8Contro,SPC)是一种有效的数据统计方 法，将SPC理论和计算机技术相结合，对机械制造、产品加工等生产过程的产 品进行质量管理，以改进生产技术，提高产品质量，具有对生产过程预防和监 控的能力。统计过程控制技术运用休哈特(WA Shewhart)的过程控制理论即控 制图来判断设备是否处于稳定可靠状态，根据控制图上的特征值点分布状况， 分析对象系统特性的趋势，并采取预防措施确保对象系统特性始终处于统计控 制状态，从而达到改进与保证质量的目的。属于基于数据的故障预测中的一种
/J/（X）dx
“⑴二n—（羽
円I y/x）dx
*V-r
2.3.3基于多输出支持向量机（SVM）的故障预测
构造的多输出SVM故障预测模型如图4所示。故障预测模型的输入为 样本的性能退化数据序列（每个样本序列均以时间先后为序排列），输出为对 应样本的可靠度。故障预测模型的 工作原理就是，通过训练多输出SVM来拟 合性能退化数据和可靠度间的非线性关系，用训练好的SVM预测组件将来时
刻的可靠度。
2)故障预测技术现有用于机电设备故障/失效预测的方法可归纳分为以下5个主要类别：传统的可靠性方法-基于事件数据(EventData)的预测;预测学(Prog no sties方法-基于状态数据(Co nditio nMon itori ng)的预测;综合集成的方法(Integrated Ap-proaches)基于事件数据和状态数据的预测；基于定性知识的故障预测方法;其他故障预测方法
环境应力检测方法又称为“基于失效物理模型的方法”，是基于产品的失效 物理模型，对产品的环境应力和工作应力进行监测和累计损伤计算，进而推断 出产品的剩余寿命。
2.3.1基于失效寿命数据的故障预测
失效寿命数据包括失效时间、无故障数据和截尾数据。根据失效寿命数据 的分类，KM估计对三类数据ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ处理过程如下：
■kFMEA战岡模」tI：匸：-|I'-
图1PHM通用方法体系
从目前研究工作综合来看，故障预测方法分类很多，最常见的可以分为：①
基于模型的故障预测技术;②基于数据驱动的故障预测技术；③基于概率统计 的故障预测技术。
3.1基于模型的故障预测技术
可靠度为0。其表达式为：
rl0 <z<zj
『⑴二⑴表示故障时间）（1）
loI m h
2未观测到故障的样本数据，可靠度估计恒为1，即r（t）=1。
3截尾数据。在截尾之前可靠度为1,截尾后采用KM估计。其表达式
为：
r10< / </.
F（f）=*
历史统il数据
国2故障诊断打预测流稈
图3预测方法的总体分类
预置损伤标尺方法又称为“基于保险和预警装置的方法”，是通过在实际产 品中增加保险或预警装置来提供故障的早期预警。
性能状态检测方法又称为“基于故障预兆监控与推理的方法”、“数据驱动 方法”，是利用可以测量的产品性能或者状态变量的变化趋势、故障征兆等进行 故障的预测。
n（i -4心珀
也 表示截尾时间）（2）
2.3.2基于性能退化数据的故障预测
性能退化数据是指反映产品性能随工作时间退化的数据。样本扎的性能退化数据表示为｛心「%，……J ｝，皿表示总的监测时间，若戈找（f二1,2,…宀）大于等F阈值仏咖』就表示故障发生。利 用式（3）估计样本Xi在第t（1WfWm）个时刻的可 韋度，其中Z（x）表示利用ADE估计以性能退化数 据值和随时间改变的过程为基点进行概率密度估 计，得到的第j时刻的密度函数。
基于统计过程控制(SPC)的故障预测技术
统计过程控制(Statistical'0Ces8Contro,SPC)是一种有效的数据统计方 法，将SPC理论和计算机技术相结合，对机械制造、产品加工等生产过程的产 品进行质量管理，以改进生产技术，提高产品质量，具有对生产过程预防和监 控的能力。统计过程控制技术运用休哈特(WA Shewhart)的过程控制理论即控 制图来判断设备是否处于稳定可靠状态，根据控制图上的特征值点分布状况， 分析对象系统特性的趋势，并采取预防措施确保对象系统特性始终处于统计控 制状态，从而达到改进与保证质量的目的。属于基于数据的故障预测中的一种
/J/（X）dx
“⑴二n—（羽
円I y/x）dx
*V-r
2.3.3基于多输出支持向量机（SVM）的故障预测
构造的多输出SVM故障预测模型如图4所示。故障预测模型的输入为 样本的性能退化数据序列（每个样本序列均以时间先后为序排列），输出为对 应样本的可靠度。故障预测模型的 工作原理就是，通过训练多输出SVM来拟 合性能退化数据和可靠度间的非线性关系，用训练好的SVM预测组件将来时
刻的可靠度。
2)故障预测技术现有用于机电设备故障/失效预测的方法可归纳分为以下5个主要类别：传统的可靠性方法-基于事件数据(EventData)的预测;预测学(Prog no sties方法-基于状态数据(Co nditio nMon itori ng)的预测;综合集成的方法(Integrated Ap-proaches)基于事件数据和状态数据的预测；基于定性知识的故障预测方法;其他故障预测方法
环境应力检测方法又称为“基于失效物理模型的方法”，是基于产品的失效 物理模型，对产品的环境应力和工作应力进行监测和累计损伤计算，进而推断 出产品的剩余寿命。
2.3.1基于失效寿命数据的故障预测
失效寿命数据包括失效时间、无故障数据和截尾数据。根据失效寿命数据 的分类，KM估计对三类数据ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ处理过程如下：
■kFMEA战岡模」tI：匸：-|I'-
图1PHM通用方法体系
从目前研究工作综合来看，故障预测方法分类很多，最常见的可以分为：①
基于模型的故障预测技术;②基于数据驱动的故障预测技术；③基于概率统计 的故障预测技术。
3.1基于模型的故障预测技术