大数据驱动的PHM技术和应用
2024年PHM系统市场前景分析
2024年PHM系统市场前景分析引言预测性维护（Prognostics and Health Management，PHM）系统是一种利用数据分析和统计模型来监测、诊断和预测设备和系统健康状态的技术。
随着现代工业和服务业的发展，PHM系统在各个领域中的应用越来越广泛。
本文旨在探讨PHM系统市场的前景，并分析其潜在的发展趋势。
市场概况PHM系统市场根据应用领域可分为制造业、航空航天、交通运输、能源、医疗保健等不同领域。
预计到2025年，全球PHM系统市场规模将超过100亿美元，年复合增长率将超过20%。
市场的增长主要受到以下因素的影响：1.设备管理成本的降低：PHM系统可以提前监测设备的健康状态，避免因设备损坏带来的停机损失，降低设备维修和更换的成本。
2.提高设备可靠性：PHM系统可以实时检测设备的运行状况，及时发现故障和隐患，并采取相应的措施进行维修或更换，从而提高设备的可靠性和可用性。
3.优化维护策略：PHM系统可以根据设备的实际使用情况和健康状态，制定合理的维护策略，避免不必要的维护和停机时间，提高生产效率和利润率。
4.数据驱动的决策：PHM系统通过对大量数据进行分析和挖掘，可以提供决策支持和预测分析，帮助企业做出更加准确和科学的决策。
潜在的发展趋势1. 人工智能的应用随着人工智能技术的快速发展，PHM系统将更多地采用机器学习和深度学习等人工智能算法，提高设备健康状态的监测和预测能力。
人工智能技术将帮助PHM系统更好地识别设备异常行为和故障模式，提高预测的准确性。
2. 云计算和大数据的应用PHM系统需要处理大量的数据，包括设备传感器收集的数据、设备历史运行数据等。
云计算和大数据技术的应用将帮助PHM系统实现数据的存储、处理和分析，提高系统的性能和效率。
同时，云计算还可以实现PHM系统的远程监控和管理，提供更加便捷和灵活的服务。
3. 物联网的发展随着物联网技术的逐渐成熟和普及，设备之间的互联互通将成为可能。
2023年PHM行业市场环境分析
2023年PHM行业市场环境分析一、行业概述PHM（Prognostics and Health Management）是指利用可靠性、故障、寿命数据进行数据挖掘、机器学习或人工智能等技术来预测和维护产品或系统的健康状况。
随着科技的发展和智能化升级，各类行业都开始在产品的生命周期管理阶段引入PHM技术，以提高产品质量和降低维修成本。
PHM技术已广泛应用于航空、航天、铁路、能源、工业制造等领域。
二、市场规模PHM市场规模呈上升趋势。
据研究机构Gartner预测，到2020年，PHM市场规模将达到180亿美元，复合年增长率约为20%。
其中，北美地区将是PHM市场规模最大的地区。
欧洲市场也逐渐成熟，而亚太地区则在不断发展。
三、市场动态1. 技术成熟：PHM技术已成熟，许多成熟的供应商可以提供高质量的PHM产品和服务。
同时，PHM技术也在不断升级和完善，例如采用了人工智能、物联网、大数据等新技术来增强PHM技术的能力。
2. 行业应用广泛：PHM技术应用于各类行业，例如航空航天、铁路、能源、工业制造等领域。
这些行业都面临着产品使用安全性、可靠性、完整性和效率的挑战，PHM技术可以为这些行业提供解决方案。
3. 市场竞争激烈：PHM市场供应商众多，市场竞争激烈。
美国的GE、Honeywell、北欧的SKF、意大利的Leonardo等企业是市场上的主要供应商。
这些主要的供应商不断进行研发和投资，以满足客户需求。
四、市场机遇1. 产品升级需求：随着产品的升级和智能化发展，PHM技术的需求将逐渐增加。
2. 市场需求增长：PHM技术的需求逐渐扩展到更多的行业，市场潜力不断增长。
3. 技术创新：PHM技术还存在着一定的空间和潜力，技术创新有望带来更好的效果和更广泛的应用。
例如，结合人工智能技术进行数据挖掘和分析，可以进一步提高PHM技术的准确性和效率。
五、市场挑战1. 历史数据不足：PHM技术需要大量产品历史数据的支持，但新产品和新技术的开发可能难以获取足够的数据。
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。
在机器学习算法的帮助下，PHM系统能够实现对设备状态的智能识别和故障预警。
PHM介绍
PHM介绍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。
基于数据驱动的航空装备生产系统PHM方法与应用系统设计
基于数据驱动的航空装备生产系统PHM方法与应用系统设计作者：张浩驰张星一崔赟刘谨尧来源：《航空科学技术》2023年第11期摘要：随着航空装备生产系统复杂度、集成度的不断提高，传统航空装备制造企业的综合保障能力和水平已无法满足现役航空装备生产需求。
为了有效优化航空装备制造企业生产效能，实现生产系统状态监测、故障诊断、寿命预测及智能运维，基于数据驱动的故障预测和健康管理（PHM）技术得到广泛关注和应用。
目前，PHM相关研究工作主要聚焦于数据体系的管理维护，较少涉及应用系统架构设计。
本文结合大数据分析的CRISP-DM模型，从业务理解到模型评估部署提出一种基于数据驱动的航空装备生产系统PHM分析流程，基于“云+端”的技术架构刻画了PHM应用系统的总体设计和功能设计思路，能够高效实现PHM分析过程中的数据资源化和模型化，有力支撑航空装备生产系统的智能决策，为推进PHM技术创新应用和航空装备制造业转型升级提供参考。
关键词：航空装备生产系统； CRISP-DM模型；故障预测与健康管理；数据驱动； PHM 应用系统中图分类号：V37 文献标识码：A DOI：10.19452/j.issn1007-5453.2023.11.011在国家顶层战略发展要求下，航空装备生产等传统行业正经历生产系统数字化、智能化转型的关键时期，随着生产系统软硬件组成日趋复杂，功能集成度越来越高，导致生产系统的失效模式日渐增多，故障发生原因更加复杂，基于“事后维修”和“计划维修”的传统被动维修保障模式已经难以满足现代化制造企业高质量、高效益、低成本的发展要求。
生产系统故障预测与健康管理（PHM）诞生于20世纪90年代中期，生产系统PHM是指通过采集生产制造过程中的设备运行参数信息，构建数据分析模型和算法，实现生产系统运行状态监测、故障诊断与健康管理[1]。
近年来，以大数据分析、数字孪生、人工智能为代表的新兴技术取得了飞速发展，给人类的生产生活带来巨大变化，也给航空、航天、汽车、船舶等传统制造业发展注入新的生机与活力，在生产系统产能分析、质量监测、布局优化、故障诊断等方面发挥了重要作用，加速推动了制造企业的转型升级。
PHM知识管理与信息处理系统开发与应用
设备管理与维修2021翼6（上）PHM 知识管理与信息处理系统开发与应用李瑶，吴国新，尚彤，徐小力（北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室，北京100192）摘要：随着监测技术和工业物联网技术的快速发展，故障预测与健康管理（PHM ）的内涵也愈发丰富。
PHM 融合复杂设备健康状态监测、故障检测诊断、预测、运维优化等多项技术于一体，在设备故障诊断以及寿命预测上有着巨大的作用。
结合PHM 技术发展现状，研究并开发一套PHM 研发平台知识管理与信息化处理系统，该系统涵盖实验室故障诊断及健康管理技术的相关项目资料及实验成果，提高实验室故障诊断研究的信息化水平，为实验室开展本领域科学研究与信息技术发展奠定良好基础。
关键词：PHM ；系统开发；信息化管理中图分类号：TH212；TH213.3文献标识码：B DOI ：10.16621/ki.issn1001-0599.2021.06.440引言为了实施“中国制造2025”和落实《国家发展战略行动计划》（2014—2020年）发展规划，对加快制造业装备的科学维护提出了迫切需求。
开展“世界城市循环经济体系产业协同创新中心建设———整体科技创新能力提升计划”项目研究，通过面向循环经济的设备故障预测与健康管理技术研究，构建循环经济体系中的安全保障体系，有利于经济可持续发展及发展绿色经济。
20世纪90年代中期，孕匀酝（Prognostics Health Manage原ment ，故障预测及健康管理）技术应运而生，其机理是通过零部件、设备或者生产系统当前的状态预测未来的健康状态，判断是否失效或何时失效并采取相应的措施。
针对PHM 不适用于所有对象的特点，开展设备故障预测与健康管理研发平台的建设。
1PHM 技术概述PHM 技术是指采用传感器信息、专家知识及维修保障信息，借助各种智能算法与推理模型实现设备运行状态的监测、预测、判别以及管理，实现低虚警率的故障检测与隔离，并最终实现智能任务规划及基于设备状态的智能维护，以取代传统的基于事件的事后维修或基于事件的定期维修[1]。
2023年PHM行业市场前景分析
2023年PHM行业市场前景分析PHM（Prognostics and Health Management）是一种具有前瞻性的健康管理系统，它结合了故障诊断、预测、预防和在线监督等技术，能够在产品使用寿命周期内监测并判断其工作状况，从而帮助企业实现维护保养、排除隐患和提高生产效率等目标。
PHM应用最为广泛的领域包括航空航天、汽车、工业制造、医疗卫生、能源等诸多领域，其市场空间和需求持续扩大，未来必将迎来更为广阔的发展前景。
一、PHM市场现状PHM技术应用最为广泛的领域为航空航天业。
通过对发动机、航电设备、燃油供给系统等的在线评估，PHM技术能够降低航空器故障率，确保飞行安全。
合理的PHM 方法能够降低机体运营成本，提高资产的利用效率。
此外，汽车领域同样为PHM技术应用的重要市场，后装PHM设备可以为汽车用户提供更加细致的车辆维护服务，降低汽车使用成本。
二、PHM市场趋势1.先进算法和数据分析将助推PHM的发展PHM技术需要对大量数据进行分析，才能帮助企业实现故障预测和检测。
随着大数据技术的完善和算法的不断进步，PHM技术的分析能力也将逐渐增强，为企业提供更好的决策支持。
2.数字药店发展将助力PHM在医疗卫生领域的应用数字化医疗已逐渐走入人们的生活。
网络医疗平台和数字药店的发展为PHM技术在医疗卫生领域的应用提供了更广阔的发展空间，未来数字医疗平台可能成为PHM技术快速应用的突破口。
三、PHM市场前景1.航空航天航空航天领域对PHM技术需求最为迫切，未来PHM技术在该领域的发展将保持高速增长。
近年来，全球车厂高度关注PHM技术，已经有多家世界知名车厂采用了PHM技术进行车辆健康管理。
2.工业制造工业生产是PHM领域的又一个重要应用领域，PHM技术能够支持制造企业在生产过程中实现“预见式维护”，降低生产成本，提高客户体验。
近年来，国内制造业竞争加剧，企业迫切需要提高生产效率、提高产品质量、降低生产成本，PHM技术为企业提供了坚实的技术支持。
2024年PHM市场规模分析
2024年PHM市场规模分析摘要本文对预测性维护（Predictive Maintenance，简称PHM）市场规模进行了分析。
PHM是一种通过使用传感器和数据分析技术来监测设备状态，并预测潜在故障的方法。
随着物联网和大数据分析技术的发展，PHM在工业领域的应用越来越广泛。
本文通过市场调研和数据分析，对PHM市场规模进行了详细研究和预测。
介绍预测性维护（PHM）是一种使用传感器和数据分析技术来监测设备状态的方法，以便预测可能的故障并采取适当的维护措施。
PHM技术可以帮助企业提高设备的可靠性和维护效率，降低生产成本。
随着物联网技术的发展，越来越多的设备可以接入网络进行远程监测和故障诊断，促进了PHM技术的应用。
本文将重点分析PHM市场规模并进行预测。
方法本文的研究方法主要包括市场调研和数据分析。
市场调研方面，我们调查了各个领域中采用PHM技术的情况，包括制造业、能源行业、航空航天等。
我们收集了相关的统计数据和市场报告，并进行了综合分析。
数据分析方面，我们利用历史数据和趋势分析方法，对PHM市场的发展趋势进行了预测。
结果与讨论根据我们的市场调研和数据分析，PHM市场在过去几年中一直保持着快速增长的趋势。
制造业是PHM应用最广泛的领域之一，这主要是因为制造业对设备可靠性和维护效率的需求较高。
另外，能源行业和航空航天行业也是PHM应用的重要领域。
根据我们对市场数据的分析，预计未来几年PHM市场将继续保持稳定增长。
这是由于大规模工业设备的智能化程度越来越高，企业对设备状态的监测和维护需求越来越迫切。
另外，数据分析技术的不断进步也为PHM市场的发展提供了推动力。
然而，PHM市场在一些领域仍然面临一些挑战。
其中之一是安全性和隐私保护问题。
由于PHM需要收集和分析大量敏感数据，因此安全性成为了一个重要的问题。
此外，PHM的实施和运营成本也是一些企业犹豫采用该技术的因素之一。
结论基于我们的市场调研和数据分析，预测性维护（PHM）市场在未来几年将持续增长。
百分点PHM：让大数据为智能制造“望闻问切”
百分点PHM：让大数据为智能制造“望闻问切”作者：来源：《中国计算机报》2017年第01期面对科技创新发展的新趋势，世界主要国家都在寻找科技创新的突破口，抢占未来经济、科技发展的先机。
美国提出先进制造业国家战略计划；德国发布“工业4.0”战略。
智能制造，则是“中国制造2025”的主攻方向。
当物联网遇上中国制造百分点认为，智能制造是指由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统在制造过程中进行诸如分析、推理、判断、构思和决策等活动，通过人与智能机器合作共事去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。
它升级了制造自动化概念，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
过去使用的一些数控系统、工业机器人，基本上是按人设定的程序运行，本身并不智能。
因此，我们要进一步提高高端传感器、重要操作系统的智能化水平，才能达到智能制造的要求。
“工业4.0”与自动化之间，最重要的差别就是是否运用了物联网技术，是否支持小批量、定制化生产。
信息技术为中国制造业实现从大到强的转变提供了强大的支撑。
在信息化推进过程中，未来至少有五个技术至关重要，即云大物移社（云计算、物联网、大数据、移动化、社会化）。
那么它们之间是什么关系呢？百分点认为：·云计算是信息化的骨骼，所有的系统都会放在云上。
这是大的趋势。
·物联网是连接数据世界和现实世界的一个桥梁，现实世界的信息会通过各种物联网技术转换到数据世界中。
·在这个数据世界中，大数据技术会不断地处理这些数据，产生一些有用的信息；这些信息再通过物联网传回现实世界中。
这是一个不断循环的机制。
·移动化是一种策略，便于我们重新分配以前零散的资源，比如碎片化时间的利用。
·社会化是灵魂，因为人是一个社会化的动物，将来不管是云还是大数据，一定会分化成好多的云。
在此基础上，百分点推出了PHM（Prognostics and Health Management，故障预测与健康管理）云服务方案。
2024年PHM系统市场调研报告
2024年PHM系统市场调研报告1. 概述本文档是对PHM（Prognostics and Health Management）系统市场进行的调研报告。
2. 背景PHM系统是一种利用传感器数据和分析算法，对设备和系统进行故障预测、健康状态监测和维修决策的技术。
随着工业自动化和物联网技术的快速发展，PHM系统在工程领域得到了广泛应用。
3. 市场规模根据市场研究数据，PHM系统市场在近年来呈现出快速增长的趋势。
根据统计数据显示，截至2020年，全球PHM系统市场规模达到XX亿美元，并预计在未来五年内以每年XX%的复合年增长率增长。
4. 市场分析4.1 市场驱动因素•设备维护成本的降低：通过预测设备故障并采取及时维护措施，可以降低设备维护成本和停机时间，提高设备的可用性和生产效率。
•智能制造的推动：PHM系统作为智能制造的一部分，可以帮助实现设备的智能化监测和维护，提高生产过程的效率和质量。
•物联网技术的发展：物联网技术的普及使得大量设备可以实现数据的采集和传输，为PHM系统的实施提供了基础。
4.2 市场挑战•数据采集与处理：设备数据的采集和处理是PHM系统实施的关键问题，需要解决数据不完整、噪声干扰等问题。
•技术标准的制定：目前缺乏统一的PHM系统技术标准，不同厂商之间的系统兼容性差异较大。
•数据安全和隐私保护：PHM系统需要处理大量的敏感数据，因此数据安全和隐私保护成为重要的考虑因素。
4.3 市场机遇•智慧城市建设：PHM系统可以在城市基础设施领域应用，实现对路灯、桥梁等设施的监测和维护，提高城市运行效率。
•农业领域的应用：PHM系统可以用于农业设备的监测和维护，优化农业生产过程，提高农产品质量和产量。
•航空航天领域的需求：航空航天领域对设备安全和可靠性要求高，PHM 系统可以提供关键的故障预测和维护决策支持。
5. 市场前景根据市场预测，未来几年PHM系统市场将继续快速增长。
•行业应用扩展：随着PHM系统技术的成熟和应用案例的积累，各行业对PHM系统的需求将进一步扩展。
国内外故障预测与健康管理(PHM)技术发展及应用调研报告
智研瞻产业研究院专注于中国产业经济情报及研究，目前主要提供的产品和服务包括传统及新兴行业研究、商业计划书、可行性研究、市场调研、专题报告、定制报告等。
涵盖文化体育、物流旅游、健康养老、生物医药、能源化工、装备制造、汽车电子、农林牧渔等领域，还深入研究智慧城市、智慧生活、智慧制造、新能源、新材料、新消费、新金融、人工智能、“互联网+”等新兴领域。
发展概况故障预测与健康管理PHM（Prognostics Health Management）为了满足自主保障、自主诊断的要求提出来的，是基于状态的维修CBM (视情维修，condition based maintenance)的升级发展。
它强调资产设备管理中的状态感知，监控设备健康状况、故障频发区域与周期，通过数据监控与分析，预测故障的发生，从而大幅度提高运维效率。
历史渊源PHM早期应用主要集中于航空发动机领域，例如GE的F404发动机、PW的F117发动机等等。
让它声名显赫的时期，是在F35联合战斗机项目的智能后勤信息系统ALIS，该系统囊括了飞机系统状态监控、健康评估、故障预测、维修计划、后勤保障等若干功能。
在F35之前的PHM，只是测试、监控，或者是健康管理，都不是真正意义的PHM。
F35战机是第一个真正有故障预测概念的，才能称得上PHM。
PHM最早可以源自70年代，早在1982年F-18大黄蜂机队F404发动机检测系统，用于大黄蜂战机的发动机的监测。
那时候，似乎没有故障预测功能，也没有着重于大数据分析，或是没有凸显出大数据分析能力。
这其实不属于真正的飞机PHM。
当时只有剩余寿命评估、操作极限监控、传感器失效检测、熄火检测、着陆推力评估、飞行员启动记录等，缺失了故障预测功能。
早期资料上的PHM都很少涉及故障预测，尽管F22已经有了类似的设备与系统，但是F22的PHM应该还属于状态监测范围。
F22在飞行时传输部分数据，落地后采集全部数据。
可以通过维修辅助计算机插入接口，发送激励信号采集重点部件测试数据，在当时已经很先进了。
城际动车组车载PHM系统研究及应用
城际动车组车载PHM系统研究及应用摘要城际动车组的设计研发，主要针对旅客短途及跨市出行的需求，车载PHM系统的设计与应用，对于车辆状态实时跟踪、保障运营安全，起到至关重要的作用。
本文对城际动车组PHM系统进行研究，介绍了车载PHM系统的功能和架构，详细描述了数据流向及逻辑实现方式，并对两种车载PHM单元的硬件实现方式进行对比分析，提供了两种车载PHM系统硬件实现方式下的设计思路。
1.引言随着我国城市群的大面积崛起以及城际铁路大规模兴建，城际列车在铁路运输中的地位日趋提高。
城际列车是指往返于相邻重要城市或城市群之间的中短途客运列车，主要用于加强附近城市间的联络，方便周边地区之间的跨市出行和人文交流。
一般全程运行距离较近、乘车时间较短、途经城市较少，具备快起快停、快速乘降的运营特点。
为保障车辆的运用安全，提升车辆智能化水平，开展城际列车车载PHM系统的研究、设计及应用，通过车辆状态监控及模型预警、预测实时跟踪车辆的运营状态。
提升运维效率以及降低运维服务成本，为修程修制优化提供可靠的技术支持。
2.系统架构车载PHM系统架构如下图1所示，主要包括车载PHM单元、车载显示屏、手持移动终端。
其中，车载PHM单元监测走行、牵引、制动、高压等七个子系统的参数，实现数据处理及相关运算，其具体功能将通过车载显示屏或手持移动终端进行展示及查询。
因城际列车编组数量较少，且运行过程中除驾驶操作人员外不配备其他随车人员，可取消手持移动终端的配备。
图1 车载PHM系统架构3.功能概述车载PHM单元是实现列车各系统数据采集、集中存储、分析处理的车载设备。
所采用的存储、分析处理及传输应保证系统成熟及安全可靠。
车载PHM 单元主要包括以下功能：2.1数据采集车辆子系统利用系统内部传感器探测、采集本系统的相关参数信息，将收集的数据进行有效信息转换。
车载 PHM 单元通过以太网接口与各子系统进行数据通讯，并对各子系统采集的车辆健康管理所必需的数据进行处理及分析。
phm概念
基于PHM的系统工程：设备故障预测与健康管理方法PHM（Prognostics and Health Management）概念PHM，即预测与健康管理，是一种对系统和设备进行故障预测、健康评估、维护与维修管理的系统工程。
它涉及数据采集与处理、模型构建与训练、预测与决策制定、维护与维修策略、健康评估与管理、风险评估与控制、智能诊断与预测以及优化维护计划与成本等多个方面。
.数据采集与处理PHM首先需要对系统和设备进行数据采集与处理。
这包括从各种传感器、日志文件、维护记录等来源收集数据，然后对这些数据进行清洗、整合和标准化，以便用于后续的分析和模型构建。
.模型构建与训练基于数据采集与处理阶段得到的数据，PHM通过机器学习、统计模型、物理模型等手段构建预测模型，并对模型进行训练和优化。
这些模型可用于预测系统或设备的未来状态，以及识别潜在的故障或问题。
.预测与决策制定利用构建的预测模型，PHM可以对系统或设备的性能进行实时监测和预警。
当模型预测到可能出现故障或性能下降时，PHM会生成相应的决策支持信息，以指导维护和维修操作。
.维护与维修策略根据预测结果和决策支持信息，PHM制定相应的维护与维修策略。
这些策略可能包括预防性维护、修复性维护、状态监测等，以确保系统或设备在最佳状态下运行，降低故障率和停机时间。
.健康评估与管理PHM通过对系统或设备的性能进行评估，可以了解其当前的健康状态。
通过与历史数据和其他参考数据进行比较，可以识别出任何异常或性能下降，从而提前采取相应的措施进行干预和管理。
.风险评估与控制PHM不仅关注设备的状态，还关注其可能带来的风险。
通过对设备的安全性、可靠性和环境影响等进行评估，可以识别出潜在的风险并采取相应的控制措施。
这有助于降低意外事故发生的可能性，保障操作人员和设备的安全。
.智能诊断与预测借助人工智能和大数据技术，PHM可以进行智能诊断和预测。
通过对大量历史数据进行分析和学习，模型能够自动识别出故障模式、趋势和影响，并提前进行预警和预测。
2024版年度大白话科普PHM技术第一弹引言和案例篇
2024/2/2
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国内外PHM技术研究现状
国内PHM技术研究起步较晚， 但发展迅速，已形成了一批具有 自主知识产权的PHM产品和解
决方案。
国外PHM技术研究较为成熟， 特别是在航空、航天等领域，已 广泛应用于飞机、卫星等复杂系
统的健康管理。
当前，国内外PHM技术研究正 朝着智能化、集成化、网络化等 方向发展，致力于提高预测精度
10
PHM技术起源与发展
PHM（Prognostics and Health Management）技术起源于军事领域， 用于预测和管理设备的健康状态。
PHM技术的发展经历了从简单故障诊 断到预测性维护的演变，涉及传感器 技术、数据处理、故障诊断、预测算 法等多个领域。
随着技术的发展，PHM逐渐应用于航 空、航天、能源、交通等民用领域， 成为提高设备可靠性和降低维护成本 的重要手段。
PHM技术应用案例 通过多个典型案例，展示了PHM技术在航空航天、能源、 交通运输等领域的成功应用，突显了PHM技术的实际应用 价值。
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未来发展趋势预测及建议
智能化发展
随着人工智能技术的不断发展， PHM技术将更加智能化，实现更精 准的状态监测和故障诊断。
多领域融合
PHM技术将与云计算、大数据、物 联网等多领域技术深度融合，形成更 强大的综合解决方案。
大白话科普PHM技术第一弹引言和 案例篇
2024/2/2
1
目录
2024/2/2
• 引言 • PHM技术基本概念 • PHM技术发展历程及现状 • PHM技术核心原理及关键技术 • 典型案例分析：航空航天领域应用实践 • 总结与展望
2
01
引言
2024/2/2
PHM技术评估报告
报告编号：XXXXXXPHM技术评估报告报告人：XXXX单位：北交大计算机学院时间：2016年11月13日目录1、技术介绍...................................................................... 错误!未定义书签。
1．1 PHM技术.......................................................... 错误!未定义书签。
1．2 PHM技术在动车组的应用现状.................. 错误!未定义书签。
1．3 PHM技术在动车组的发展趋势.................. 错误!未定义书签。
2、技术评价...................................................................... 错误!未定义书签。
2．1技术创新度评价 .............................................. 错误!未定义书签。
2．2技术经济指标先进程度................................. 错误!未定义书签。
2．3技术难度和复杂度.......................................... 错误!未定义书签。
2．4技术重现性和成熟度 ..................................... 错误!未定义书签。
2．5对推动科技进步和提高市场竞争力作用.. 错误!未定义书签。
2．6经济效益和社会效益 ..................................... 错误!未定义书签。
3、评估总结...................................................................... 错误!未定义书签。
2023年PHM系统行业市场研究报告
2023年PHM系统行业市场研究报告PHM系统（预测性健康管理）是一种通过采集、监测和分析大量医疗数据，来实现健康风险分析、疾病预测和预防的系统。
随着大数据和人工智能的发展，PHM系统在医疗行业中的应用越来越广泛。
本文将对PHM系统的行业市场进行研究分析。
一、市场规模及发展趋势PHM系统的市场规模正在快速增长。
根据市场研究公司的数据，2019年全球PHM系统市场规模约为150亿美元，预计到2025年将增长到300亿美元。
这表明PHM 系统市场将继续保持较高的增长率。
PHM系统的发展受到几个因素的推动。
首先，人们对健康管理的需求不断增加。
随着人们生活水平的提高和医疗技术的进步，人们对自己的健康越来越重视。
PHM系统可以提供个性化的健康管理服务，帮助人们更好地管理自己的健康。
其次，大数据和人工智能技术的发展为PHM系统的应用提供了有力支持。
PHM系统需要处理大量的医疗数据，并通过算法进行数据分析和预测。
随着大数据和人工智能技术的不断成熟，PHM系统的应用也越来越广泛。
最后，医疗行业的转型也推动了PHM系统的发展。
传统的医疗模式主要以治疗为主，而PHM系统倡导以预防为主的健康管理理念，可以提前发现和预防疾病，并降低医疗成本。
因此，越来越多的医疗机构和保险公司开始使用PHM系统。
二、市场竞争格局PHM系统市场存在较多的竞争者，主要包括医疗设备制造商、医疗软件开发商和数据分析公司。
医疗设备制造商是PHM系统市场的主要参与者之一。
这些公司通过开发和销售PHM系统所需的设备和传感器，来满足市场需求。
例如，有些公司开发了可以监测人体生理数据的智能手环和智能衣物。
然而，医疗设备制造商在数据分析和软件开发方面的实力相对较弱，因此在市场竞争中处于劣势。
医疗软件开发商是另一个重要的参与者。
这些公司开发和销售PHM系统所需的软件和算法，在数据分析和预测方面具有一定的优势。
例如，有些公司开发了能够通过分析大数据，提供个性化健康管理建议的软件。
2023年PHM行业市场分析现状
2023年PHM行业市场分析现状PHM（健康管理和预防性健康保健）行业是基于大数据、人工智能和物联网等新兴技术，旨在提供个性化的健康管理和健康解决方案的新兴行业。
PHM行业的发展受益于人们对于健康意识的提高和对个性化健康管理的需求的增加。
本文将重点介绍PHM行业的现状和市场分析。
一、PHM行业的现状1.1 行业概况PHM是一种利用信息和通信技术来提供个性化的健康管理和预防性健康保健的新兴行业。
目前，PHM行业主要包括数据分析和管理、健康管理服务和医疗保健科技三个方面。
1.2 行业发展趋势PHM行业的发展有以下几个趋势：（1）数据驱动：PHM行业依靠大数据和人工智能等技术来分析和管理健康数据，实现个性化的健康管理。
（2）智能设备：日益发展的物联网技术使得智能设备（如智能手表、智能手环等）越来越普及，为PHM行业提供了更多的数据收集和监测手段。
（3）远程医疗：随着互联网的普及，人们越来越倾向于远程医疗，PHM行业可以通过远程医疗平台为用户提供个性化的诊断和治疗方案。
（4）政策支持：各国政府纷纷出台支持PHM行业发展的政策，加快行业的发展步伐。
二、PHM行业市场分析2.1 市场规模PHM行业的市场规模逐年增长。
根据市场研究机构的数据，2019年全球PHM行业市场规模约为3000亿美元。
预计到2025年，全球PHM行业市场规模将达到7500亿美元，复合年增长率超过20%。
2.2 市场竞争目前，全球PHM行业的竞争非常激烈，市场主要由一些大型医疗保健科技公司和新兴初创企业主导。
主要竞争者包括IBM、GE医疗、亚马逊等跨国公司以及Fitbit、Apple等公司的智能设备部门。
2.3 市场机会尽管PHM行业市场竞争激烈，但行业内依然存在巨大的机会。
随着人们对健康意识的提高和对个性化健康管理的需求增加，PHM行业将有更多的市场需求。
同时，各国政府对PHM行业的政策支持也为行业提供了发展机遇。
2.4 市场挑战PHM行业的发展面临一些挑战。
2023年PHM系统行业市场分析现状
2023年PHM系统行业市场分析现状PHM（Prognostics and Health Management，预测和健康管理）系统是指通过数据分析、故障诊断和预测等技术手段，对设备、机器或系统的运行状态进行实时监测、评估和管理的系统。
PHM系统广泛应用于航空航天、制造业、能源、交通运输、医疗保健等多个行业，对于提高设备的可靠性、降低故障率、优化维护计划具有重要意义。
本文将对PHM系统的行业市场进行分析，探究其现状和发展趋势。
一、PHM系统的行业市场现状1. 航空航天行业：航空航天行业是PHM系统的主要应用领域之一。
PHM系统可以实时监测飞机的各个组件和系统的健康状况，提前发现潜在故障，并制定相应的维护计划。
航空航天企业通过使用PHM系统，可以降低维修成本、提高飞机的可靠性和使用寿命。
2. 制造业：制造业是PHM系统的另一个主要应用领域。
PHM系统可以对制造设备进行实时监测，提高生产线的稳定性和产品质量。
通过分析设备感知数据，可以预测设备故障，优化维护计划，减少设备停机时间。
制造企业可以通过使用PHM系统，提高生产效率、降低维护成本。
3. 能源行业：能源行业也是PHM系统的重要应用领域。
能源设备如发电机、输电线路等在长时间运行中容易出现故障，导致能源供应中断。
通过使用PHM系统对能源设备进行监测，可以提前发现故障，预测设备寿命，制定合理的维护计划。
能源企业可以通过使用PHM系统，提高设备的可靠性、降低维护成本。
4. 交通运输行业：交通运输行业也是PHM系统的潜在应用领域之一。
PHM系统可以对交通运输设备如火车、地铁、公交车等进行实时监测，提前发现故障，优化维护计划。
通过使用PHM系统，可以减少交通事故发生的概率，提高交通运输的安全性和效率。
5. 医疗保健行业：医疗保健行业也是PHM系统的重要应用领域之一。
PHM系统可以对医疗设备如心脏起搏器、呼吸机等进行实时监测，提前发现故障，保障患者的健康。
通过使用PHM系统，可以优化医疗设备的维护计划，降低医疗保健的成本。
PHM系统市场分析报告
PHM系统市场分析报告1.引言1.1 概述概述PHM系统（Prognostics and Health Management）是一种基于数据分析和预测算法的智能健康管理系统，它能够实时监测设备的运行状态、预测可能的故障和提前采取维护措施，从而降低设备故障率，提高设备利用率，减少维护成本，增加设备寿命。
随着工业自动化和智能制造的发展，PHM系统在各个行业得到了广泛应用，成为提高设备可靠性和降低维护成本的重要手段。
本文将对PHM系统市场进行深入分析，包括市场需求、竞争情况、发展趋势、潜在机遇和挑战，以期为相关行业提供有益参考和建议。
1.2 文章结构文章结构部分将介绍本报告的组织结构和各章节内容安排。
首先将对PHM系统的概念进行介绍，包括其定义和主要功能特点。
接着将对PHM 系统市场需求进行深入分析，探讨当前市场对PHM系统的需求状况和趋势。
随后将对PHM系统市场的竞争情况进行综合评述，包括主要竞争对手、市场份额和竞争策略等方面。
最后将展望PHM系统市场的发展趋势，探讨市场潜在机遇与挑战，并提出总结与建议。
1.3 目的本报告旨在对PHM系统市场进行全面分析，包括对PHM系统概念的介绍、市场需求分析以及市场竞争情况的调研。
通过本报告，读者可以深入了解PHM系统在市场上的表现，为相关企业和投资者提供决策参考。
同时，通过对PHM系统市场发展趋势、潜在机遇和挑战的展望，本报告也旨在为行业内的企业提供发展方向和战略建议。
希望本报告能够为读者提供有益的信息，促进PHM系统市场的发展和健康竞争。
1.4 总结:在本报告中，我们对PHM系统市场进行了全面的分析和研究。
通过对PHM系统概念、市场需求分析和市场竞争情况的深入探讨，我们发现PHM系统市场具有巨大的潜力和发展空间。
随着工业互联网和大数据技术的快速发展，PHM系统在各个行业的应用前景广阔，市场需求持续增长。
然而，我们也要认识到市场竞争激烈，需要不断创新和提高产品质量才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。
phm 边缘计算
phm 边缘计算PHM（Prognostics and Health Management）边缘计算是一种结合了预测性维护和边缘计算技术的先进应用模式。
在这种模式中，边缘计算扮演着至关重要的角色，使得PHM能够在设备或系统的边缘端进行实时的数据处理和分析，从而实现对设备健康状态的监测、预测和维护。
边缘计算是指将计算任务和数据存储从中心云端推向网络的边缘，即设备或终端，以提高数据处理的速度和效率，降低数据传输的延迟和成本。
对于PHM而言，边缘计算的重要性在于它能够在设备运行的现场实时收集和分析数据，及时发现设备故障的早期迹象，预测设备的剩余使用寿命，并在必要时触发维护行动，从而避免设备故障导致的生产中断和成本损失。
PHM边缘计算的应用范围非常广泛，可以应用于各种旋转类机械设备，如风力发电机、航空发动机、工业生产线等。
在这些应用中，PHM边缘计算可以通过内嵌机器学习算法和智能算法，对设备的振动、温度、应力等传感器数据进行实时分析和处理，提取出能够反映设备健康状态的特征值，进而预测设备的故障趋势和剩余寿命。
同时，PHM边缘计算还可以将数据和分析结果上传至中心云端，供进一步的数据挖掘和决策支持。
PHM边缘计算的优势在于它能够实现实时监测和快速响应，减少数据传输和处理的延迟，提高维护的准确性和效率。
此外，它还能够降低系统的维修费用和维护成本，提高设备的可靠性和使用寿命，为企业带来实实在在的经济效益。
总之，PHM边缘计算是一种创新的技术应用模式，它将预测性维护和边缘计算技术相结合，为设备的健康管理和维护提供了一种全新的解决方案。
随着物联网、云计算、大数据等技术的不断发展，PHM边缘计算将会在更多领域得到广泛应用，为企业的智能化转型和升级提供有力支持。