故障预测与健康管理PHM技术研究
预测与健康管理（PHM）技术
预测与健康管理（PHM）技术随着科学技术的飞速发展，武器装备的集成度、复杂度及智能化程度急剧增加，传统的故障诊断、维修保障技术逐渐难以适应新的要求。
为了满足信息化战争对武器装备作战快捷、可靠、精准的要求，在上世纪末PHM（Prognostics and Health Management）技术应运而生，并迅速得到了以美国为代表的西方各军事强国的高度重视，当前该技术已被视为提高系统“六性”和降低全寿命周期费用的关键技术。
PHM是指利用传感器采集系统的数据信息，借助于信息技术、人工智能推理算法来监控、管理与评估系统自身的健康状态，在系统发生故障之前对其故障进行预测，并结合现有的资源信息提供一系列的维护保障建议或决策，它是一种集故障检测、隔离、健康预测与评估及维护决策于一身的综合技术。
相较于传统的故障后维修或定期检修这类基于当前健康状态的故障检测与诊断，PHM是对未来健康状态的预测，变被动式的维修活动为先导性的维护保障活动，大大提高了装备的战备完好性。
当前PHM技术已经成为现代武器装备实现自主式后勤、降低全寿命周期费用的关键技术。
展开剩余83%PHM系统常见功能如上图所示，系统设计过程中涉及到的关键技术一般有下面几个方面：1、传感器数据采集传感器作为最底层的数据获取元素，感受被测对象的相应参数（振动、温度、光强、电压等）变化，并将测到的物理量按照一定转换规则转换为便于后续传输与处理的电信号，其直接关系到故障诊断、故障预测的有效性，而传感器种类的选取、传感器的优化布局等关键技术也越来越受到关注。
2、数据处理及特征提取通常PHM系统不会将传感器采集到的数据直接用于故障的诊断和预测，而是经过一系列的预处理、特征提取、同类或异类数据的信息融合等处理之后加以判断。
随着人工智能、大数据等新兴技术的不断兴起，运用这些技术的数据处理、特征提取技术也成为当前研究的一大热点。
3、健康评估与故障预测健康评估与故障预测就是基于数据处理、特征提取的结果运用失效模型、智能的推理算法评估系统的运行状态，预测系统发生故障的部位、时间及使用寿命，并给出合理的维修保障建议。
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 100083Michael G. Pecht, 吴际美国马里兰大学 CALCE电子产品与系统中心，马里兰，2074Status and Perspectives of Prognostics and Health ManagementTechnology)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.Key words: prognostic and Health Management; diagnostics; prognostics; cognition model1. 引言现代武器装备的采购费用和使用与保障（O&S）费用日益庞大，经济可承受性成为一个不可回避的问题。
地铁刚性接触网故障预测与健康管理
储转发两种通信模型。
查询：通过使用处理和平台框架来检
资源管理：计算、存储及实现两者互联 索数据分析结果，并响应数据消费层
互通的网络连接管理。
的请求。
技术方案——技术支撑
⑩访问
⑧分析
⑨可视化
大数据与云计算技④ 信交互术通 ③处理框架 ②平台
⑥数据收集
⑦预处理
⑤资源管理 ①基础设施
技术方案——业务逻辑
GB/T 35589-2017 信息技术大数据技术参考模型
基础设施：为PHM系统提供必要的物 数据收集：负责处理与数据采集层的
理资源，包括网络、计算、存储和环境。 接口和数据引入。
平台：包括逻辑数据的组织和分布，支 预处理：包括数据清洗、数据规约、
持文件系统方式存储和索引存储方法。 数据标准化、数据格式化和存储。
可维修性指数
维修人时、维 修度、修复率、 故障修复时间
技术方案——业务逻辑
功能一：运行监控
评分考核：各类各级评价结果扣分值 → 车间、班组 评分
多个维度评分考核(
)
弓网性能 大值评价
技术状态 扣分评价
标准化管理
扣分评价 ……
依据
TG/GD 124-2015
自定义
各局标准化 制度
性态告警：零部件发生故障可能性、维修前时间估计值、关键零部件剩余寿命
处理框架：提供必要的基础设施软件以 分析：根据接触网运行维修的要求，
支持实现应用程序能够满足数据量、速 确定分析数据的算法，从数据中提取
度和多样性的处理，包括批处理、流处 指导运行维修的信息，形成维修策略。
理，以及两者的数据交换与数据操作。 可视化：提供给数据消费层的数据元
信息交互/通信：包含点对点传输和存 素和呈现分析功能的输出。
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。
三、研究计划与进度安排1. 研究计划阶段时间节点工作内容1 第1~2个月 ERP系统故障特点分析2 第3~4个月数据采集和处理3 第5~6个月模型建立4 第7~8个月模型实验验证5 第9~10个月健康管理6 第11~12个月论文撰写和答辩准备2. 进度安排目前已完成ERP系统故障特点的分析和相关文献的调研。
设备维保的故障预测与健康管理
故障预测与健康管理的重要性
提高设备运行的可靠性和 安全性
通过实时监测设备的运行状态 ，及时发现潜在故障，避免设 备在带病状态下运行，从而降 低意外停机风险，提高设备运 行的稳定性和可靠性。
机器学习算法
利用各种机器学习算法，如支持 向量机、神经网络等，对设备运 行数据进行训练和学习，实现故 障预测。
模型驱动预测技术
物理模型
基于设备的物理模型，通过模拟设备 运行过程，预测设备性能退化趋势和 故障发生时间。
可靠性模型
利用可靠性理论和方法，建立设备的 可靠性模型，预测设备故障时间和故 障概率。
混合预测技术
数据驱动和模型驱动相结合
综合利用传感器数据、物理模型和可靠性模型等信息，提高故障预测精度。
多源信息融合
融合多种来源的信息，如设备运行数据、维护记录、环境因素等，全面评估设备健康状态。
预测精度评估
01评价指标常用的源自价指标包括准确率、召 回率、F1分数等。
交叉验证
02
03
实际应用验证
通过将数据集分成训练集和测试 集，进行交叉验证，评估模型的 预测精度。
交通运输
PHM技术在交通运输领域可用于监测和预测列车、地铁 、汽车等交通工具的故障，提高交通运输的安全性和效率 。
02
设备故障预测技术
数据驱动预测技术
基于传感器数据
通过分析设备运行过程中的传感 器数据，识别异常模式，预测设 备故障。
时序分析
利用时间序列数据，通过趋势分 析、周期性分析等手段，预测设 备性能退化趋势。
04
故障预测与健康管理的实 施步骤
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。
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。
小议高铁动车组故障预测与健康管理关键技术
小议高铁动车组故障预测与健康管理关键技术摘要：铁路交通的建设和安全运行是我国交通网络建设的重要内容，也是直接关系着居民日常出行的便利及安全的重要因素。
随着我国铁路交通建设的不断发展，技术水平不断提升，对故障的诊断和处理能力也不断提升，在高铁动车组的运行过程中，对故障的预测和处理能力是保障高铁动车组安全运行的关键，故障预测与健康管理系统（HPM）的应用，借助现代化的技术实现了对高铁动车组的运行安全。
本文通过探讨高铁动车组故障预测与健康管理关键技术，为高铁动车的安全运行提供保障。
关键词：高铁动车组；故障预测与健康管理；关键技术引言：在高铁动车组的运行过程中，对各类故障的准确预测和及时处理是保障高铁动车组运行安全，维护乘客生命及财产安全的关键。
故障预测与健康管理技术的应用，借助先进技术实现了对高铁动车组的智能化管理控制，有效减少了因各类故障给高铁动车组的运行所带来的影响，将事后处理转变为了事前预测、实时监控、精准定位的管理模式，提升了高铁动车组故障预测与处理的水平，保障了高铁动车组的稳定运行，为我国铁路事业的发展提供了强大的技术支持。
一、高铁动车组故障预测与健康管理技术概述故障处理与健康管理（以下简称PHM）系统是高铁动车组运行管理系统中的重要组成部分，PHM技术是借助传感器系统对高铁动车组的运行数据进行实时的收集，而后利用各类先进的智能算法如神经网络技术、大数据技术、物理模型技术、专家系统等，对高铁动车组的全部运行数据进行科学的分析和计算，而后综合评估高铁动车组运行的健康状态，并对各类事故发生的可能进行提前的预测和评估，针对性的采取一系列自动化、智能化的故障处理，从而借助先进的技术手段对高铁动车组的运行进行科学的监控和管理，保障高铁动车组的安全运行[1]。
PHM技术在高铁动车组中的应用，由智能化的集成预测系统替代了传统的传感器诊断技术，从而实现了对高铁动车组运行数据的实施监控和处理，提高了故障诊断的效率和故障处理的水平。
电力变压器故障预测与健康管理探讨
电力变压器故障预测与健康管理探讨摘要：电力变压器故障机理复杂且维修成本高昂,对电力系统的安全稳定运行具有明显的消极影响。
梳理了目前电力变压器研究存在的主要问题,并给出了基于故障预测与健康管理(PHM)的解决思路;然后,初步界定了电力变压器PHM的管理周期,并系统分析了国内外针对电力变压器健康监测和故障诊断的研究成果。
关键词：电力变压器；故障预测；健康管理1.引言电力变压器是电力系统中最关键的设备之一，它承担着电压变换，电能分配和传输，并提供电力服务。
随着电力系统规模和变压器单机容量的不断增大，其故障对国民经济造成的损失也愈来愈大。
因此，变压器的正常运行是对电力系统安全、可靠、稳定运行的重要保证，必须最大限度地防止和减少变压器故障和事故的发生。
二、电力变压器故障的复杂性分析从目前电力系统运行的历史统计记录来看,电力变压器外部短路、绝缘受潮、分接开关触头接触不良等故障出现次数最多,故障频发部位的次序大致为绕组、铁芯、分接开关、套管、绝缘油、冷却系统、保护装置、测试系统、油箱。
变压器各部件的故障或潜在性故障往往会导致变压器运行状态发生变化,且某些故障间具有诱发性和依从性的因果关系,某种故障可能是由另一种故障所引起,而其本身又可能诱发出其他故障,甚至有时会出现多种故障同时发生的情况,即故障具有并发性。
因此,变压器障的这些特点也导致了评估、故障诊断与预测工作的复杂性。
此外,电力变压器在运行中会受到来自“电—磁—力—热”等多种内、外应力的综合作用,进而破坏变压器绝缘性能,导致产生缺陷甚至故障。
三、电力变压器PHM的概念与内涵目前,PHM已经成为许多工程系统或产品的重要组成部分,其理论方法通常被用于发现异常现象、故障诊断和预测RUL。
PHM可以给使用者和管理者提供诸多优势,例如:提前预知将要发生故障的时间和位置,预测整个系统的RUL,提高系统的运行可靠性,减少系统的维修费用和提高维修准确性,实现工业设备的状态维护或预测维护等。
《2024年复杂装备故障预测与健康管理关键技术研究》范文
《复杂装备故障预测与健康管理关键技术研究》篇一一、引言随着现代工业技术的飞速发展，复杂装备在各个领域的应用日益广泛。
这些装备通常涉及多个系统、多种技术集成，其可靠性和健康状态直接关系到整个系统的运行效率和安全性。
因此，复杂装备的故障预测与健康管理技术（PHM）成为了一个重要的研究方向。
本文旨在探讨复杂装备故障预测与健康管理的关键技术研究，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、复杂装备故障预测与健康管理概述复杂装备故障预测与健康管理技术是一种集成了传感器技术、数据采集、数据处理、模式识别、人工智能等多项技术的综合应用。
它通过实时监测和分析装备的各项指标，实现对装备故障的早期预测和健康状态的实时监控，以减少停机时间，提高设备的整体效率和使用寿命。
三、关键技术研究1. 传感器技术与数据采集传感器技术是复杂装备故障预测与健康管理的基础。
通过在装备的关键部位安装传感器，实时采集装备的各项运行数据，如温度、压力、振动等。
这些数据是后续分析和预测的基础。
因此，研究高精度、高稳定性的传感器技术以及高效的数据采集方法至关重要。
2. 数据处理与模式识别采集到的数据需要进行处理和识别，以提取出有用的信息。
数据处理包括数据清洗、特征提取、数据降维等步骤，以消除噪声和冗余信息，提取出能够反映装备状态的特征信息。
模式识别则通过机器学习、深度学习等技术，建立故障预测模型和健康状态评估模型。
3. 人工智能与故障预测人工智能技术在复杂装备故障预测与健康管理中发挥着重要作用。
通过训练大量的历史数据，建立预测模型，实现对装备未来状态的预测。
同时，人工智能还可以对故障进行分类和诊断，为维修人员提供准确的故障信息。
此外，人工智能还可以根据设备的运行状态，自动调整设备的运行参数，以优化设备的性能。
4. 健康管理与维护策略健康管理是对装备的健康状态进行实时监控和评估的过程。
通过对装备的各项指标进行实时监测和分析，及时发现潜在的故障隐患，并采取相应的维护措施。
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。
无人机故障预测与健康管理技术研究
无人机故障预测与健康管理技术研究作者：曹薇薇来源：《无人机》2017年第08期20十世纪末，美军在联合战斗机（JSF）计划中提出故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）概念。
PHM是实现JSF自主后勤保障计划（AL）的两大关键技术之一，能够显著降低使用、保障和维修费用，提高飞行器的安全性和可用性。
在目前作战平台的测试技术中，主要采用传统的机内测试（BIT）和有限的状态监控维修方式。
这种方式耗费资源大、维修效率低，且无法解决高技术指标与经济可承受性之间的矛盾。
PHM技术的发展是对传统维修方式的转变，即从事后维修和预防性维修向事前维修的转变。
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。
PHM系统概述目前PH M主要是利用先进的集成传感器，如涡流传感器、小功率无线综合微型传感器、无线微机电系统（MEMS），并借助各种算法，如Gabor变换、快速傅里叶变换、离散傅里叶变换，以及智能模型，如专家系统、神经网络、模糊逻辑等，来预测、监控和管理系统的健康状态。
通俗来讲，PHM系统是通过在飞行器结构和系统内部最重要、最易受损的位置上布置相当于神经元的各类微小传感器，实时监测布控位置结构、系统等方面的各种信息，实时获知飞行器的损伤及故障等问题，实现全机健康状态的集成化管理。
通过相当于人体神经网络的各类连接线路，传递到健康管理系统进行运算分析预测，及时诊断发生的故障和损伤，从而提前获知飞行器的某些指标是否处于正常状态。
通过监测飞行器系统的各项“生理”指标，对损伤和故障进行实时诊断。
飞行器可以自行判断其故障是不会影响正常工作的“小问题”，还是威胁生命但不易察觉的“重大隐患”。
就像人们看病一样，当飞行器处于亚健康状态时第一时间向“医生”发出警告。
工况驱动的设备故障预测与健康管理
工况驱动的设备故障预测与健康管理一、工况驱动的设备故障预测与健康管理概述工况驱动的设备故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management, PHM）是一种先进的技术，旨在通过实时监测和分析设备在运行过程中的状态，预测潜在的故障并采取相应的维护措施，以确保设备的可靠性和延长其使用寿命。
这种技术对于提高生产效率、降低维护成本和避免意外停机具有重要意义。
1.1 工况驱动的设备故障预测与健康管理的核心概念工况驱动的设备故障预测与健康管理的核心概念包括故障预测、健康管理、实时监测和维护决策。
故障预测是指通过分析设备运行数据，预测设备可能发生的故障类型和时间。
健康管理是指对设备的整体健康状况进行评估和管理，以确保设备在最佳状态下运行。
实时监测是指利用传感器等技术手段，实时收集设备的运行数据。
维护决策是指根据故障预测和健康管理的结果，制定合适的维护策略。
1.2 工况驱动的设备故障预测与健康管理的应用领域工况驱动的设备故障预测与健康管理技术的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 航空航天：预测飞机发动机等关键部件的故障，确保飞行安全。
- 工业制造：监测生产线上的机械设备，减少生产中断和提高产品质量。
- 能源行业：监控风力发电机、太阳能板等能源设备的运行状态，提高能源利用效率。
- 交通运输：预测汽车、火车等交通工具的关键部件故障，保障运输安全。
二、工况驱动的设备故障预测与健康管理技术的发展工况驱动的设备故障预测与健康管理技术的发展是一个不断演进的过程，涉及到多个学科和技术的融合。
2.1 技术发展背景随着工业4.0和智能制造的兴起，设备故障预测与健康管理技术得到了快速发展。
现代工业生产对设备的可靠性和维护效率提出了更高的要求，这促使了PHM技术的发展和应用。
2.2 关键技术工况驱动的设备故障预测与健康管理技术的关键技术包括：- 传感器技术：高精度和高灵敏度的传感器用于实时监测设备状态。
飞行器故障预测与健康管理(PHM)集成工程环境研究
飞行器故障预测与健康管理(PHM)集成工程环境研究吴明强;房红征;文博武;伊大伟【摘要】故障预测与健康管理(PHM)技术能够实现故障监测、诊断、预测、状态评估及综合决策的功能,能够降低飞行器维修、使用和保障费用,提高飞行器战备完好率、任务成功率以及安全性和可用性;在分析了国内外研究现状的基础上,提出了构建飞行器故障预测与综合健康管理的通用化支撵平台和验证环境的设计思路,并展开描述了PHM开发环境、运行环境、验证环境的具体功能组成,研究成果能够为检验飞行器PHM系统工作效能提供有效验证,为降低飞行器PHM验证费用提供借鉴.%Fault prediction and PHM technology can realize the function of fault detection, diagnosis, prediction, state assessment and integrated decision-making. Meanwhile, it can reduce the cost of vehicle maintenance use and security and improve the aircraft readiness rates, task success rate, safety and availability. This article ia based on the analysis of home and abroad research status, and then put forward the design idea of building the common platform for aircraft prognostics and PHM Integrated Engineering. At the same time, we have described the components of the function of development environment, operating environment, verification environment of the PHM. The results of the research can provide the effective verification for testing the performance of Aircraft PHM system and the reference for reducing the coat of Aircraft PHM verification.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2011(019)001【总页数】4页(P98-101)【关键词】飞行器;故障预测与健康管理;集成工程环境【作者】吴明强;房红征;文博武;伊大伟【作者单位】北京航空航天大学,北京,100000;北京航天测控技术开发公司,北京,100041;北京航天测控技术开发公司,北京,100041;北京航天测控技术开发公司,北京,100041【正文语种】中文【中图分类】TP3020 引言近年来, 为了减少维修人力、增加出动架次率、实现视情维修(CBM)和自主式保障, 飞行器已经由传统的状态监控和故障诊断技术向故障预测与健康管理(PHM)技术方向发展。
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 (3)1．1 PHM技术 (3)1．2 PHM技术在动车组的应用现状 (3)1．3 PHM技术在动车组的发展趋势 (5)2、技术评价 (6)2．1技术创新度评价 (6)2．2技术经济指标先进程度 (6)2．3技术难度和复杂度 (7)2．4技术重现性和成熟度 (7)2．5对推动科技进步和提高市场竞争力作用 (7)2．6经济效益和社会效益 (8)3、评估总结 (8)4、评估参考材料 (9)1、技术介绍1．1 PHM技术PHM技术（Prognostics and Health Management），中文全称为故障预测与健康管理技术，是指利用先进的传感器技术，获取系统运行状态信息和故障信息，借住神经网络、模糊推理等算法，根据系统历史数据和环境因素，对系统进行状态监测、故障预测，同时对系统的健康状态进行评估，结合地面维修资源情况，给出维修决策，以实现关键部件的实情维修[1]。
PHM技术包含两部分内容：一是故障预测，即预先诊断部件或系统完成其功能的状态，也就是可靠性；二是健康管理，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。
[2]图1-1 PHM技术与应用范围PHM技术起源于航空航天军事领域，也最早应用于航空航天领域（美国F35战机），波音公司率先引入AHM系统[3-4]，PHM在不断发展的过程中，逐步成为新一代设备的重要组成部分，美国国防部认定，PHM技术可以显著降低使用和保障费用，同时提高设备安全和可用性的综合技术。
中国在2015年10月自主研发了PHM并在C919使用，打破了国际垄断，目前我国对于此方面研究还处于初级阶段。
目前，PHM技术已经从航空航天领域不断扩展到包含电子产品、轨道交通等在内的其他多个领域，均表现出了不错的成绩，但是总体还处于初级阶段。
设备故障预测与健康管理(PHM)关键技术介绍
设备故障预测与健康管理(PHM)关键技术介绍1、数据采集和传感器应用技术要对一个复杂系统对象进行PHM，首先要确定可以直接表征其故障/健康状态的参数指标，或可间接推理判断系统故障/健康状态所需要的参数信息。
这是PHM系统的数据基础，传感器技术的应用将直接影响PHM系统的效果。
该部分技术应用主要考虑选择待监测的参数(如工作参数、环境参数和性能参数等)，选用传感器的类型，传感器安放的位置，传感器的精度和带宽等。
这部分一般侧重于对现有成熟技术的应用，在应用时主要考虑经济性和适用性。
目前，市场上可供选择的传感器类型很多，普通的有温度传感器、振动传感器以及冲击传感器等，还有一些专用的传感器如光纤传感器、压电传感器、声学发射传感器、腐蚀传感器等。
应用时可根据实际情况进行选用，一般都有相应的标准和大量的工程实践用于指导各种类型传感器的选择。
除了这些传统的传感器可供选用外，随着微电子技术和测量技术的发展，在一些系统的研制过程中还广泛采用了各种先进的传感器技术，如微电子机械系统(MEMS ) ,智能传感器以及内建传感器等。
这些新类型的传感器具有精度高、适用范围广、智能化等特点，在各种PHM系统中已有广泛应用。
在信号采集方面，常常遇到一些棘手的问题，如没有合适的传感器可供选择，几何空间或工作环境都无法安装传感器，这就导致了信号不可测的问题。
微型和特殊工作环境下的特种传感器的研究是亟待解决的问题。
目前，在该领域我国与西方工业发达国家还存在相当大的差距，信号的获取已经成为诊断工作的瓶颈。
2、数据传输技术传感器采集的各种数据信息、需要通过一定的方式传输到PHM系统中的其他部分。
目前主要有两种数据传输方式，即有线传输和无线传输。
有线数据传输是通过各种有线数据总线和各种网络如Internet、Ethernet LAN等进行数据的传输。
目前这方面的技术较为成熟，并且大多都有各自的通信标准、网络协议如TCP/IP，UDP/IP等可以遵循。
故障预测与健康管理PHM行业研究报告
故障预测与健康管理PHM行业研究报告工业互联网是指基于物联网、云计算、大数据等新型信息技术，打造适用于工业领域的智能化、数字化、网络化、集成化的综合性解决方案。
它与传统工业模式不同之处在于，通过对制造、运输、售后等各个环节数据的采集、分析和应用，实现了从生产者—产品—消费者三者之间的信息链路畅通，以及产业链上下游间的信息共享，从而提高了企业生产效率、降低了成本、提升了产品质量和客户服务体验。
其中，故障预测和健康管理PHM是工业互联网重要的应用场景之一，通过对设备的状态、性能参数等数据进行实时监控和分析，提前发现并修复设备的潜在故障，从而使设备持续稳定地运行，降低企业的维修成本和生产停机时间。
工业互联网背景分析一、工业互联网概述工业互联网是指通过互联网技术实现工业设备和产品之间的互联、数据交换和智能化控制，以提高生产效率、降低生产成本和提升产品质量和服务水平。
在国家层面上，中国政府于2018年发布了《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》，提出了推动中国向工业大国迈进、打造全球领先的工业互联网体系等战略目标。
因此，工业互联网已成为当前最为热门和前沿的科技领域之一。
（一）工业互联网的发展历程1、0时代：工业自动化控制系统。
20世纪60年代，随着计算机技术和控制理论的快速发展，工业控制系统开始应用电子数字技术，形成了第一个阶段的工业自动化控制系统，用于自动化生产线并集成了传感器和执行器等硬件设备。
2、0时代：工业信息化系统。
20世纪90年代，工业自动化控制系统逐渐过渡到数字化时代。
工业信息化系统采用计算机技术来实现数据采集、处理和存储等功能，进一步提高了整个工业生产过程的数字化水平。
3、0时代：工业互联网系统。
21世纪初，互联网技术与工业自动化控制系统开始融合，形成了工业互联网系统。
该系统利用云计算、物联网和人工智能技术，实现了设备互联、数据共享和智能决策等功能，为工业生产提供了更为高效和可靠的支持。
【豆丁-精品】-复杂系统故障预测与健康管理_PHM_技术研究
自动化测试计算机测量与控制.2010.18(12) Computer Measurement &Control ·2687·收稿日期:2010205231; 修回日期:2010207205。
作者简介:刘志伟(19742),高级工程师,主要从事军用车辆行走系统的研制工作。
文章编号:167124598(2010)1222687203 中图分类号:V24012文献标识码:A复杂系统故障预测与健康管理(PHM)技术研究刘志伟,刘 锐,徐劲松,李 毅,周黎明(内蒙古第一机械(集团)有限公司科研所,内蒙古包头 014032)摘要:目前P HM 技术存在应用范围小,适用技术开发少的问题,限制其在普通民用设备中的推广应用,为扩大P HM 技术的应用范围,提高复杂系统的经济可承受性,在深入研究P HM 技术的概念和内涵的基础上,针对复杂系统的具体特点,分析了P HM 技术推广应用的重大意义和存在问题;通过归纳总结,得出P HM 应用于复杂系统的方法和流程,从建模角度提出基于P HM 的故障预测模型设计的基本思路,为复杂系统的开发研制和维修保障应用P HM 技术提供理论基础和支持。
关键词:复杂系统;P HM ;故障预测模型R esearch of Complex System ’s Prognostic and H ealth ManagementLiu Zhiwei ,Liu rui ,Xu Jinsong ,Zhou Liming(Research Institute ,Inner Mongolia First Machinery (Group )Co.,Ltd.,Baotou 014032,China )Abstract :Now t he problems exist in P HM technology are small range of applications ,little technology development and so on ,which limiting it s civilian facilities in t he promotion of general application ,in order to expand t he scope of P HM technology and improve it s economic affordability ,on t he basis of deep study of t he technology Prognostic and Healt h Management ’s (P HM )concept and connotation ,wit h t he specific characteristics of General Complex Systems ,we have analysed t he important significance and existing problems in t he process of P HM technology ’s popularization and application ;we also have obtained t he applied met hods of P HM on Complex Systems ,and put for 2ward t he basic design ideas of failure prediction model based on P HM modeling.These conclusions provide t heoretical foundation and support for application of P HM in t he development and maintenance support of Complex System.K ey w ords :complex systems ;P HM ;failure prediction model0 引言上世纪末,美军在联合战斗机(J SF )计划中提出故障预测与健康管理系统(Prognostics and Health Management ,以下简称P HM )的技术[1]。
故障预测与健康管理(PHM)技术研究
JSF
Capabilities + Performance
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（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
20世纪70-80年代，复杂装备在使用中暴露出测试性差、故障诊断时间长、 BIT虚警率高、使用与保障费用高、维修人力不足等各种问题，引起美英 等国军方和工业部门的重视。 美军及工业界分别针对自动测试设备(ATE)、技术资料、BIT及测试性等 各诊断要素相继独立地采取了很多措施，力图解决这些使用与保障问题， 结果不理想。 问题的根源在于各诊断要素彼此独立工作，缺少综合；而且除测试性和 BIT外，都是在主装备设计基本完成后才开始设计的。
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2. 飞机PHM技术演变过程
（一） PHM技术的一般演变过程
(1) 从外部测试到机内测试（BIT）（60-70年代）
早期的飞机系统比较简单，航电系统为分立式结构，依靠人工在地 面上检测和隔离飞机中的问题（外部测试）。这些飞机由彼此独立 的模拟系统构成； 随着飞机系统变得复杂，机内测试（BIT/BITE）被引入飞机中，先 是为了警告飞行员在重要部件中出了关键故障，后来又成为支持机 械师查找故障的助手。
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PHM概述
技术沿革 技术特征
研究意义
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健康管理技术演变（1）
综合运载器健康管理
从 VHM (Vehicle Health Management )到IVHM （Integrated VHM） “综合”（即“I”）意味着健康管理遍及运载器 的所有部分及生命周期的所有阶段。
预测及健康管理
（PHM, Prognostics and Health Management）
动车组故障预测与健康管理体系架构研究
动车组故障预测与健康管理体系架构研究摘要：我国有很多EMU模式，应用环境与国外大不相同。
运营设备故障、源质量、运营和维护质量等问题经常出现，这必然会影响EMU的运营和维护。
同时，在EMU的预防和纠正维护模式下，观察到过多的维护和维护不足，导致EMU维护成本高，次生灾害和操作设备故障。
基于以上现实，创建适合中国高速铁路的一系列误操作预后健康管理系统(PHMP)具有重要意义。
本文主要分析动车组故障预测与健康管理体系架构。
关键词：故障预测；健康管理；PHM；智能运维；精准维修；动车组引言近年来，我国动车组列车迅速发展并取得了举世瞩目的成绩，动车行驶速度不断刷新世界纪录。
《中长期铁路网规划》规划了我国高铁运营里程将达到４万ｋｍ，标志着高铁在我国的基础设施和交通设施中占有重要地位。
由于国内动车组保有量的快速增长、服役车型的种类增多以及大规模的运营，动车组装备产业由大规模的制造阶段向全寿命周期的运营维保阶段转移，伴随着服役时间的增加、服役设备的性能退化，动车组的高故障率、低上线率、高维修成本等诸多问题暴露出来，如何保证行车安全、提高旅客舒适度、降低运维成本、减少或降低故障的发生，对未来我国的高速动车组产业具有重要意义。
1、PHM定义与内涵根据定义，PHM是指实时监控各种先进传感器对设备运行的各种状态参数和特征信号，使用各种智能算法和推理模型评估设备的状态，在故障发生前进行预测，并提供一系列与各种可用资源信息相结合的维护支持解决方案来执行技术。
设备维护。
上述定义涵盖了以下几个相关概念:(1)基于状态的维护:是指检测设备状态，根据健康状态组织维护，做出决定的方法。
(2)故障诊断:是指利用对被诊断对象的各种知识综合处理信息的过程，最终为了判断是否出现故障，获得评估设备运行和故障状态的综合结果的过程。
(3)故障预测:根据设备的维护状态，结合各类信息，预测、分析和判断未来可能的设备故障。
(4)健康状况:说明系统在执行设备、子系统和组件的设计功能方面的功能。
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PHM概述
技术沿革 技术特征 研究意义
健康管理技术演变（1）
▪ 综合运载器健康管理 从 VHM (Vehicle Health Management )到IVHM（Integrated VHM） “综合”（即“I”）意味着健康管理遍及运载器的所有部分及生命周期的所有阶段。
▪ 预测及健康管理 （PHM, Prognostics and Health Management） 这是联合攻击战斗机JSF研制中对IVHM概念的另一种提法，它的PHM（空中）+ JDIS （地面）构成完整的IVHM系统。
健康管理技术演变（2）
▪ 故障检测、隔离和重构 （FDIR，Fault Detection, Isolation and Reconfiguration），60/70年代的空间工业中采用， 以各子系统的BIT为基础，以故障代码的形式报告，以报警为主，重构在低层系统实现，缺 少预测。
▪ 运载器健康监控 （VHM, Vehicle Health Monitoring），从概念上它只是FDIR的一部分，对象针对运载器。
健康管理技tenance）
或 基于状态的维修 (CBM, Condition-based Maintenance) 根据所掌握的运载器状况来进行有针对性的维修。以飞行中的实时报告、部件的寿命记录、 历史数据、维修案例等为依据，高效组织维修活动，降低维修成本，减少维修时间。
发展阶段：
2. 飞机PHM技术演变过程 （一） PHM技术的一般演变过程
外部测试 应用层次：
机内测试 （BIT）
智能BIT
部件级
分系统级
综合诊断
PHM
系统集成 （区域管理器）
2. 飞机PHM技术演变过程
（一） PHM技术的一般演变过程
(1) 从外部测试到机内测试（BIT）（60-70年代） 早期的飞机系统比较简单，航电系统为分立式结构，依靠人工在地面上检测和隔离飞机中 的问题（外部测试）。这些飞机由彼此独立的模拟系统构成； 随着飞机系统变得复杂，机内测试（BIT/BITE）被引入飞机中，先是为了警告飞行员在重 要部件中出了关键故障，后来又成为支持机械师查找故障的助手。
继独立地采取了很多措施，力图解决这些使用与保障问题，结果不理想。 问题的根源在于各诊断要素彼此独立工作，缺少综合；而且除测试性和BIT外，都是在
主装备设计基本完成后才开始设计的。 从解决现役装备保障问题的角度出发，美国国防部颁布军用标准和国防部指令，强调采
2级 综合诊断 ——可以在不同子系统之间追踪引起失效的根本故障吗？诊断分析与设 计是系统工程过程中的一个有机组成部分吗？数据与分析模型可以共享/ 重用吗？
1级 内置测试（BIT） ——基于定义的离散阈值判断，是故障还是可以接受的性能？
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
健康管理技术演变（3）
▪ 系统健康管理 （SHM，System Health Management） 首次将安全性、可靠性、故障管理、可测试性及成本分析纳入一个统一的构架，定义 了一个结构化的健康管理系统。
▪ 运载器健康管理 （VHM，Vehicle Health Management ） “管理”跨度为两个方面： ①自主重构 ②安全且成本有效地实现任务目标而分配资源
2. 飞机PHM技术演变过程
（一） PHM技术的一般演变过程
(2) 从BIT到智能BIT（80年代） • 为了解决常规BIT存在的问题，美国原罗姆航空发展中心（RADC）在80年代初率先提出运 用人工智能技术来改善BIT的效能，以降低虚警、识别间歇故障，这就是所谓的智能BIT。 • 智能BIT是指，采用人工智能及相关技术，将环境应力数据、BIT输出信息、BIT系统历史数 据、被测单元输入/输出、设备维修记录等多方面信息综合在一起，并经过一定的推理、分 析、筛选过程，得出关于被测单元状态的更准确的结论，从而增强BIT的故障诊断能力。 • 20多年来，智能BIT技术有了迅速发展，先后出现了综合BIT、信息增强BIT、改进决策BIT、 维修历史BIT、自适应BIT和暂存监控BIT等多种智能BIT技术。 • 智能BIT技术已经应用到F-16与F-15的改型和新研制的F-22、JSF等第三、第四代航空装备中。
2. 飞机PHM技术演变过程
（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） 20世纪70-80年代，复杂装备在使用中暴露出测试性差、故障诊断时间长、BIT虚警率高、
使用与保障费用高、维修人力不足等各种问题，引起美英等国军方和工业部门的重视。 美军及工业界分别针对自动测试设备(ATE)、技术资料、BIT及测试性等各诊断要素相
结论由诊断软件给出
多科会诊
综合诊断
多科医生一同诊断当前疾病
运用多种诊断技术诊断当前故障
疾病预防与保健
故障预测与健康管理
体检、疾病预测、保健体系 健康监测、高级故障诊断、故障/寿命预测
(健康、亚健康、疾病、寿命预测, (健康、亚健康、故障、部件寿命预测,
保健措施; 过去、现在和将来) 决策/维修建议; 过去、现在和将来)
故障预测与健康管理PHM技术研究
内容提纲
PHM概述 定义、沿革、特征、意义
PHM技术 体系结构、关键技术、工程设计 设计工具、验证与确认
PHM应用 典型应用举例
故障诊断与综合健康管理 ——与医学概念的类比
医学
工程
疾病诊断
故障诊断
通过观测、化验和医疗仪器,
通过传感器、信号处理和检测仪
结论由医生给出
健康管理技术演变（5）
5级 预测 ——是否可以预报部件/子系统失效，并且根据要求或实际情况进行维修？ 是否可以与控制综合？
4级 高级诊断 ——是否能够在部件失效前得知其性能正在降低？能否根据运行情况监 测到异常、间歇性故障和单次出现的事件？CND能否最少？
3级 集成系统结构 ——在给定系统运行、保障和安全性需求时，系统软、硬件结构能够提 供IHM要求的数据和资源吗？IHM系统容易升级吗？存在支持技术成熟 化的闭环处理过程吗？