预测与健康管理研究现状
舰船预测与健康管理系统研究
数据、 试车数据等。 ． （） １ 更准确地理解舰船各装备故 障的物理本质 、 ２２ 推理 模式 故 障演 变 过 程 与故 障影 响程 度 ，从 而 更好 地 进 行状 Ｈ 在关 键 部件 级 、
收 稿 日期 ：０ ２ ０ — ５ ２ １－ ４ ０ 作者简介 ： 乐 （９ ６ ）男 ， 陈 １８ 一 ， 山东淄博人 ， 在读硕士研究生 ， 研究方向为舰船 动力装置监测 、 断与维修保 障 ； 诊 刘东 风（ ９９ ） １５一 ，
男， 山东高唐人 ， 高级工程师 ， 博士生导师 ， 主要从事舰船动力装置监测 、 诊断与维修保障研究 。 １３ １
Ｅ ｕ ｐ ｎ ｎ ｆ ｃｒ ｇ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ． ２ ２ ｑ ｉ ｍｅ ｔ Ｍａ ｔ ａ ｔ ｎ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｎｏ７， ０１ ｉ
设备级 和分系统级都应用 ３种独立 的推理机Ｉ 即 ： 型 的方法和技术有人工神经 网络 （ Ｎ ）模 糊系统 ４ １ ， Ａ Ｎ、 故障诊断推理机（ Ｒ ， Ｄ ）故障预测推理机（Ｒ） Ｐ 和异 常 和基于经典时间序列分析 的预测技术等。 检测推理机（ Ｒ）最终通过推理机综合管理器 ， Ａ ， 得出 （ ） 于可靠 性 和统计 （ ｅａｉｙａｄＳ ｔ — ３基 Ｒ ｌｂ ｉ ｎ ｔｉ ｉ ｌ ｔ ａｓ 推 理结 果 。 ｔｓｂｓｄ 的预测技术。 ｉ—ａ ） ｃ ｅ 这种方法依据系统的统计信 这种方式可 以最大程度减少对单个传感器和算 息 ， 获得较为准确的寿命分布 函数 、 概率密度函数 和 法的依赖 ， 减少虚警 ， 提高故 障隔离的准确性。各推 失效率函数等 ， 并由此预测系统的状态。可利用的寿 理机 的功能 如下 ： 命分布函数有很多 ， 例如威布尔分布（ ｉｌ Ｄｓｉ ｗｅ ｔ ｉ — ｂｌ ｌ ｂｔｎ 在 很 多 电子 、 械 、 电产 品 的寿 命 预 测 中 ， ｕｉ ） ｏ 机 机 （ ） 障诊 断推理机。 障诊断推理机基于一整 １故 故 套算法 ，将输人的检测结果与舰船各 系统 的 Ｆ Ｅ 被广泛使用 。这种方法的优势 ，在于依据较少 的信 ＭＡ 等详 细资料相结合 ，在故障发生时，确定故障的位 息 ， 得到具有一定置信度的预测结果 ， 限性在于无 局 置 、 冈等 。 原 法精确预测故障发生的部位和时间。基于可靠性 和 Ｄ ｍｐｔ — ｈｆ ｅ ｒ （ ） 障预测推理机。 ２故 故障预测推理机基于钳 Ｉ 统计 的预测方 法 ，包 括 贝叶 斯方 法 、 ｅ ｓ ｒＳａｅ 盟 模糊 逻辑 等 。 库 中 的各 种 推理 模 型 ，综 合 了舰 船 各 系统 的诊 断 信 理 论 、
国内健康管理的研究进展论文
国内健康管理的研究进展【摘要】了解我国健康管理的发展及现状，分别从健康管理的需求、风险评估、管理模式等方面进行阐述，并从建立数据库管理、科学采样分析、市场需求等方面探讨符合国情的研究和发展趋势。
【关键词】健康管理；现状；研究【中图分类号】r197.1 【文献标识码】a 【文章编号】1004-7484（2012）07-0451-02当前，我国人群对健康的需求已由单一的医疗需求型向预防保健、健康促进型转变，健康管理将成为医疗服务体系中的一个重大课题。
健康管理在西方发达国家已经成为医疗服务体系中不可缺的一部分，在中国则是近年来引入的一个新概念,学科和行业整体发展尚处于初级阶段。
1 健康管理的内涵健康管理是对个人及人群的各种健康危险因素进行全面监测、分析、评估、预测并进行计划、预防和控制，旨在调动个人、集体和社会的积极性，有效地利用有限的卫生资源来满足健康需求以达到最大的健康效果［1］。
主要内容包括采集信息、评估危险因素、开展健康咨询与指导、制定健康促进计划、进行健康维护等［2］。
可以从以下3方面进一步理解健康管理的内涵:（1）从医学角度看, 健康管理是以个人和群体的健康为中心, 与传统的以疾病为中心的诊疗模式不同,它主要针对健康危险因素进行风险评估并提供前瞻性、全面的健康干预与指导；（2）从管理学角度看,属于流程式的管理范畴,是医生运用专业领域知识、结合信息科技等手段,对各类潜在健康危险因素和信息进行周期性监测、分析、评估、指导的服务流程,达到对人体健康有效管理与社会资源优化配置的作用；（3）随着信息科技日新月异，通过计算机进行健康信息汇集分析，应用网络进行健康动态管理已成为必然,大量节省了人力物力、提高了准确性和健康理者的工作效率。
2 国内健康管理的发展现状我国健康管理起步较晚,2001年国内第一家健康管理公司注册。
2005年国家设立健康管理师职业，2006年成立健康管理师专家委员会,以规范健康管理师队伍的建设［1］。
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。
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。
健康管理的现状与未来趋势
健康管理的现状与未来趋势一、健康管理的概念与意义健康管理是指通过采取科学的方法和手段，对人体生理、心理和社会等多方面进行综合管理，从而达到预防疾病、延缓衰老、提高身体素质、促进健康发展的目的。
其目标是使人们在生产、学习、生活中，保持身体健康，提高生活质量和寿命，是一门医学科学，包括健康管理策划、健康测评、健康教育、健康指导等。
健康管理的意义在于，随着社会经济的发展和生活水平的提高，人们的健康意识越来越强，健康管理的普及和应用成为一种趋势。
现代人生活快节奏、工作紧张、生活压力大等环境因素使得人们容易受到各种疾病的影响，而健康管理给人们提供了科学、系统的健康保健方式，具有重要的现实意义。
二、健康管理的现状目前，我国的健康管理在发展中存在着一些问题：1.缺乏科学、可靠的健康数据目前，我国的健康管理数据大多来自于公共卫生监测数据、医疗机构诊疗数据等，缺乏科学、客观、可靠的健康数据。
这样一来，就会影响到健康管理的精确性和科学性。
2.落后的健康管理理念在传统的健康管理理念中，医生是权威的、资源有限的，而患者是被动的、依赖的。
这种理念难以适应更加开放的现代社会中人们对健康管理的需求和期望。
3.健康管理服务体系不足我国目前的健康管理服务体系比较薄弱，服务种类单一、覆盖面窄、服务效果欠佳。
同时，健康管理服务的专业性不足，许多医生只能提供医疗方面的健康建议，而缺乏专业性的健康管理服务。
三、健康管理的未来趋势随着信息技术、医疗机器人、人工智能等技术的不断发展，健康管理也将有所变革。
未来健康管理的发展趋势包括以下几个方面：1.信息化健康管理模式随着5G技术的普及，大数据的广泛应用和互联网医疗技术的快速发展，信息化健康管理模式将成为未来的主流模式。
通过对个体的基因、生理、行为等数据进行统计并对比分析，对个体进行细化的健康评估和预测，将能够为个体提供定制化的健康管理方案，实现个性化、精准化的健康管理。
2.大众化健康管理随着健康管理的普及和推广，未来健康管理将不再是精英群体的专属服务，而是逐渐向大众化转化。
医疗健康管理的现状与未来发展趋势
医疗健康管理的现状与未来发展趋势一、引言随着人们生活水平的提高和医疗技术的进步，医疗健康管理作为一种全面、科学的保健服务，受到越来越多人的关注。
本文将从医疗健康管理的定义、现状和未来发展趋势等方面展开讨论。
二、医疗健康管理的定义医疗健康管理是一种综合性、个性化的健康管理服务，通过有效整合医疗资源，提供健康咨询、健康评估、健康方案设计和跟踪的一站式服务，旨在帮助个人实现全面健康。
三、医疗健康管理的现状1. 快速增长的市场需求：随着人们健康意识的提高，对医疗健康管理的需求也在迅速增长。
尤其是老年人群体和中高收入人群对健康管理的关注程度更高。
2. 健康管理服务多元化：医疗健康管理已经不再局限于医院和诊所，各类健康管理机构和健康管理APP不断涌现，提供更加个性化和便利的服务。
3. 专业人才队伍缺乏：目前，医疗健康管理领域的专业人才供给不足，这使得行业在人才招聘和培养方面面临一定的挑战。
四、医疗健康管理的发展趋势1. 个性化服务：未来的医疗健康管理将更加注重个体差异，根据个人的健康预防和管理需求，提供定制化的服务，包括个人基因检测、生活方式干预等。
2. 数据驱动的健康管理：随着大数据和人工智能的应用，医疗健康管理将更加注重数据分析和预测，利用个人健康数据为人们提供更加精准的健康管理方案。
3. 互联网+医疗健康管理：未来，医疗健康管理将更加与互联网相结合，通过健康管理平台和APP，实现在线咨询、在线下单等便利服务。
4. 多部门合作共建健康管理体系：医疗健康管理需要多学科的协同合作，同时政府、医疗机构、保险公司等多部门也需要紧密合作，共同建设完善的健康管理体系。
五、医疗健康管理的挑战与机遇1. 挑战：医疗健康管理行业在人才培养、数据安全、监管政策等方面面临着一系列的挑战。
2. 机遇：在大数据、人工智能等技术的推动下，医疗健康管理行业将迎来更多机遇，包括数据驱动的精准管理、个人定制化的健康方案等。
六、医疗健康管理对社会的意义医疗健康管理不仅可以提供更好的健康服务，还可以减轻医疗资源压力，降低医疗费用支出，提高人民群众的健康水平和生活质量，对于实现全民健康目标具有重要意义。
健康管理的现状--赵斌教授--长春保健学会[1]
![健康管理的现状--赵斌教授--长春保健学会[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/5588888671fe910ef12df8e0.png)
综上所述
健康管理21世纪初才引进我国，短短的几年里已经成为中国医学、营 养以及运动研究学者和媒体以及行政机构高度关注的领域，借此健康管理 获得了迅速的发展。 尽管如此，由于国家相关政策机制不健全、健康管理学术研究滞后等 导致健康管理及相关机构与职业仍处在摸索阶段，存在很大的缺陷，有待 完善。 综合国内外健康管理的发展趋势与实践经验不难预测，随着国际健康 产业的发展和我国保险产业市场的日趋成熟，保险业处于自身盈利与发展 的需要必将与健康管理结合成一个整合系统；我国目前健康管理以个人支 付的“单一模式”将被保险公司支付为主、个人支付为辅的“复合模式” 替代；随着国民经济的发展，健康管理有望像“五险”一样被国家社会劳 动保障部提上法定日程，成为社会保障体系中必需的一部分。
目的： 对国内外健康管理发展进行回顾； 了解健康管理的发展现状与存在的问题； 对其发展前景做出预测与展望； 理出体育保健与健康管理的关系
前 言
《世界人权宣言》：“健康权是一种基本的人权” 健康是人类最大的财富，是最重要的生产力；
健康也是国家、民族和人类生存发展的基本要素及宝贵资源； 资源有限，可以通过管理，最大的发挥资源的作用——健康更是如此。 健康管理是一个新兴的学科和行业引入我国则仅有不到10年的历史。
• （一）健康管理的产生与理论溯源；
• 现代健康风险因素被忽视，疾病人群不断扩大，所有的疾病治疗和医疗
投资最终治标不治本。 • 医疗费用无法抑制的持续上升和与健康相关的生产效率不断下降的局面， 使人们开始重视健康危险因素与疾病发生、发展规律的内在关系，健康风险 评估技术的完善，健康干预与健康促进手段的有效应用，至此，以个体和群 体健康为中心的管理模式在迫切需求的情况下应运而生。 • 1969年美国联邦政府出台了将健康管理纳入国家医疗保健计划的政策。
健康管理行业的发展趋势与市场前景
健康管理行业的发展趋势与市场前景随着人们对健康意识的提高和对健康管理需求的增加，健康管理行业正在迅速发展。
本文将就健康管理行业的发展趋势与市场前景进行探讨。
一、行业背景与发展近年来，随着生活水平的提高和医疗技术的进步，人们对于健康管理的需求不断增加。
健康管理作为一种综合性的健康服务，旨在通过对个体的健康状况进行评估、干预和跟踪管理，提供个性化的、全面的健康管理方案。
在国内，随着健康保健意识的普及，健康管理行业逐渐兴起。
越来越多的企事业单位和个人开始重视自身的健康管理，积极参与到健康管理活动中。
同时，政府也提出了加强健康管理的相关政策和指导意见，进一步推动了该行业的发展。
二、发展趋势1. 个性化服务的需求增加随着医疗技术的进步和数据分析能力的提升，个性化的健康管理服务将成为未来发展的重点。
通过对个体健康数据的采集和分析，结合医疗专家的指导，能够提供更加精准、针对性的健康管理方案，满足不同人群的需求。
2. 移动互联网与健康管理的结合移动互联网的普及使得健康管理行业拥有了更广阔的发展空间。
通过手机APP、智能手环等移动设备，人们可以随时随地获取健康管理相关的信息和服务，实现健康数据的实时监测和管理。
这种便捷的方式将进一步推动健康管理行业的发展。
3. 多元化的健康管理模式健康管理行业的发展趋势将逐渐由传统的医生为中心的模式向多元化的模式转变。
除了医生的参与，健康管理团队将涵盖临床医生、营养师、康复师、心理咨询师等专业人士，提供全方位的健康管理服务。
4. 关注慢性病管理随着老龄化社会的到来，慢性病的管理成为健康管理领域的一大挑战。
因此，未来的健康管理行业将更加关注慢性病的管理和预防，提供个性化的、科学的管理方案，帮助人们更好地管理慢性病。
三、市场前景随着人们对健康管理需求的增加和政府对健康管理的关注，健康管理行业的市场前景广阔。
根据相关数据显示，中国健康管理市场在未来几年内将保持高速增长。
1. 市场规模扩大据预测，未来几年健康管理市场的规模将进一步扩大。
健康管理的发展与趋势
健康管理的发展与趋势随着人们生活水平的改善和健康意识的提高，健康管理作为一种新兴的服务业正在逐渐兴起。
所谓健康管理，就是指通过各种手段对人的健康状态进行全面、系统、动态的评估和监测，制定个性化的健康管理计划，帮助人们改善生活方式，预防疾病，延长寿命，提高生活质量。
本文将对健康管理的发展与趋势进行探讨。
一、健康管理的现状目前，健康管理已成为国际医疗保健领域的一个热门话题。
在美国和日本等发达国家，健康管理已经成为一种很普遍的服务，几乎所有的医院都设有健康管理中心，提供全面的健康管理服务。
而在中国，健康管理起步较晚，但随着人们生活水平的提高，健康管理的需求也在逐渐增加。
目前，健康管理服务主要由医疗机构、保险公司和专业的健康管理机构等提供。
二、健康管理的发展趋势1. 个性化在过去，医疗健康服务主要是医生对病人进行诊治。
随着健康管理的兴起，人们逐渐意识到，每个人的健康状态都是不同的，需要制定个性化的健康管理方案。
因此，未来的健康管理服务将更加个性化，基于人体基因、生物特征、行为习惯等因素，制定出更加精准的管理方案。
2. 科技化随着科技的不断发展，健康管理也在迅速应用各种新技术。
例如，智能穿戴设备可以监测人的身体数据，提供实时反馈；人工智能可以通过大数据分析，预测人体状况，发现潜在疾病。
未来，健康管理将更加科技化，让人们更加便捷地获取健康信息，更加精准地预防疾病。
3. 互联网化随着移动互联网的普及，健康管理也开始向互联网化方向发展。
目前，很多健康管理机构和医疗机构都推出了手机应用程序，人们可以随时随地进行健康管理。
未来，互联网化的健康管理将更加普及，人们可以通过互联网获取更多的健康知识和服务。
4. 社区化为了更好地开展健康管理服务，未来健康管理将更加社区化。
目前，一些社区已经开始推出了健康管理服务，通过小区、街道或社区卫生服务站等方式为群众提供健康评估、健康咨询、健康干预等服务。
未来，社区将成为健康管理服务的重要场所。
无人机故障预测与健康管理研究现状及发展
计算机测量与控制．２０２１．２９（１） 犆狅犿狆狌狋犲狉犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋牔犆狅狀狋狉狅犾 ·１ ·收稿日期：２０２００５２１； 修回日期：２０２００７０６。
作者简介：罗晓亮（１９８６），男，福建龙岩人，博士，助理研究员，主要从事故障预测与健康管理方向的研究。
通讯作者：梁秀兵（１９７４），男，山东烟台人，博士，研究员，主要从事智能制造与再制造工程领域方向的研究。
引用格式：罗晓亮，涂 龙，王浩旭，等．无人机故障预测与健康管理研究现状及发展［Ｊ］．计算机测量与控制，２０２１，２９（１）：１５．文章编号：１６７１４５９８（２０２１）０１０００１０５ ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０２１．０１．００１ 中图分类号：ＴＰ３９９文献标识码：Ａ无人机故障预测与健康管理研究现状及发展罗晓亮，涂 龙，王浩旭，王晓晶，胡振峰，喻凡坤，梁秀兵（军事科学院国防科技创新研究院前沿交叉技术研究中心，北京 １０００７１）摘要：随着无人机武器装备复杂性、综合化、智能化程度不断提高，由此带来的故障多发性、致命性、随机性、交联性导致系统可靠性与安全性问题日趋突出，因此无人机的维修保障问题成为一大军事难点；为了满足智能化战争对无人机快捷、精准、持续保障的要求，故障预测与健康管理技术应运而生，成为了英美俄等军事强国的研究热点；文章介绍了国内外无人机ＰＨＭ技术的发展现状，以及无人机ＰＨＭ体系构架，从数据采集和传感器技术、数据预处理和数据挖掘技术、数据通信技术、多传感器数据融合技术、健康评估和故障预测技术、智能推理与决策支持技术等六个方面详细分析了无人机ＰＨＭ关键技术，最后结合现阶段无人机ＰＨＭ技术的不足，展望了无人机ＰＨＭ技术的发展趋势。
关键词：故障预测与健康管理；无人机；人工智能犚犲狊犲犪狉犮犺狅狀犛狋犪狋狌狊犪狀犱犇犲狏犲犾狅狆犿犲狀狋犜狉犲狀犱狅犳犘狉狅犵狀狅狊狋犻犮狊犪狀犱犎犲犪犾狋犺犕犪狀犪犵犲犿犲狀狋犳狅狉犕犻犾犻狋犪狉狔犝狀犿犪狀狀犲犱犃犲狉犻犪犾犞犲犺犻犮犾犲狊ＬｕｏＸｉａｏｌｉａｎｇ，ＴｕＬｏｎｇ，ＷａｎｇＨａｏｘｕ，ＷａｎｇＸｉａｏｊｉｎｇ，ＨｕＺｈｅｎｆｅｎｇ，ＹｕＦａｎｋｕｎ，ＬｉａｎｇＸｉｕｂｉｎｇ（ＡｄｖａｎｃｅｄＩｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ，ＮａｔｉｏｎａｌＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＡｃａｄｅｍｙｏｆＭｉｌｉｔａｒｙＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００７１，Ｃｈｉｎａ）犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ，ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｎｅｓｓ，ａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｏｆｍｉｌｉｔａｒｙｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）ｈａｓｉｎｄｕｃｅｄｍｕｌｔｉｐｌｅ，ｆａｔａｌ，ｒａｎｄｏｍ，ｃｒｏｓｓ－ｌｉｎｋｅｄｆａｕｌｔｓ，ｗｈｉｃｈｒａｉｓｅｓｃｏｎｃｅｒｎｓｏｖｅｒｉｔｓｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｓａｆｅｔｙ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅａｎｄｓｕｐｐｏｒｔｏｆｍｉｌｉｔａｒｙＵＡＶｓｈａｓｂｅｃｏｍｅａｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ．Ｔｏｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｆａｓｔ，ａｃｃｕｒａｔｅ，ａｎｄｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒＵＡＶｓｉｎｔｈｅｍｏｄｅｒｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｗａｒｆａｒｅ，ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓａｎｄｈｅａｌｔｈｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（ＰＨＭ）ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｅｍｅｒｇｅｓａｎｄｂｅｃｏｍｅｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｃｕｓｏｆｍａｊｏｒｍｉｌｉｔａｒｙｐｏｗｅｒｓｓｕｃｈａｓＢｒｉｔａｉｎ，ｔｈｅＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓ，ａｎｄＲｕｓｓｉａ．Ｔｈｅｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｄｏｍｅｓ ｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｔａｔｕｓｏｆＵＡＶＰＨＭｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｓｗｅｌｌａｓｔｈｅＵＡＶＰＨＭｓｙｓｔｅｍａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ．ＴｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆＵＡＶＰＨＭａｒｅａｎａｌｙｚｅｄｆｒｏｍｓｉｘｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｓｐｅｃｔｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｓｅｎｓｏｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｄａｔａｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｄａｔａｍｉｎ ｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｄａｔａｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒｄａｔａｆｕｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｈｅａｌｔｈａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｎｄｆａｕｌｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｔｅｃｈ ｎｏｌｏｇｙ，ａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｒｅａｓｏｎｉｎｇａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｅｄｅｆｉｃｉｅｎｃｉｅｓｏｆｐｒｅｓｅｎｔＵＡＶＰＨＭｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｉｔｓｆｕｔｕｒｅｐｒｏｓｐｅｃｔｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓａｎｄｈｅａｌｔｈｍａｎａｇｅｍｅｎｔ；ｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅ；ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ０ 引言智能化与无人化是面向未来智能化战争武器装备的发展趋势。
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。
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。
3. 建立健康管理标准与体系：制定智能电网设备健康管理的标准和规范，建立健康管理体系，包括设备检测、维护、保养等环节，提升设备的健康状况。
4. 推动综合性研究和解决方案：加强学术界、产业界和部门的合作，推动智能电网的整体研究和解决方案制定，提升电网运行水平。
智能健康管理发展现状及未来趋势分析
智能健康管理发展现状及未来趋势分析一、引言智能健康管理是指利用信息技术和大数据分析来实现个人健康管理的一种方式。
随着科技的发展，智能健康管理在健康领域发挥着重要的作用。
本文将从发展现状和未来趋势两个方面进行分析。
二、发展现状1. 数字化个人健康管理现代人健康意识的提高和数字化技术的发展，促使了数字化个人健康管理的兴起。
通过智能手环、智能手表和健康管理App等设备，用户可以实时监测自己的生理数据，如血压、心率、步数等，并提供健身建议和个性化的健康管理方案。
2. 大数据与人工智能应用大数据和人工智能在智能健康管理中的应用正变得越来越普遍。
通过收集和分析大量的健康数据，如病历、生理指标、饮食、运动等，人工智能可以根据个体特征和疾病风险进行预测和预防。
此外，大数据和人工智能还能帮助医疗行业进行流程优化和资源管理，提升医疗服务的效率和质量。
3. 互联网医疗的崛起互联网医疗是智能健康管理的重要组成部分。
通过互联网医疗平台，用户可以在线咨询医生、获取健康信息和药物信息，甚至进行远程医疗服务。
互联网医疗的出现使得医疗资源得以更好地利用，提供了更便捷、高效的医疗服务。
三、未来趋势1. 个性化健康管理随着智能健康管理的不断发展，个性化健康管理将成为未来的发展趋势。
通过使用AI技术分析个体的生理、心理、生活习惯等多维度的健康数据，为用户量身定制个性化的健康管理方案。
2. 各个领域的融合智能健康管理的发展将会借鉴其他领域的技术和理念。
例如，与物联网技术的结合可以实现更加智能化的监测设备；与基因检测技术的结合可以进行更为精准的疾病风险评估。
3. 预防为主的健康管理相比治疗，预防更加重要。
未来的智能健康管理将更加注重慢性病的预防和管理。
通过利用大数据和人工智能分析个体的健康数据，提前预测潜在疾病风险，并给予个性化的干预建议，降低慢性病的发病率和病死率。
四、结论智能健康管理在数字化个人健康管理、大数据与人工智能应用以及互联网医疗方面已经取得了显著的进展。
健康科学研究的现状分析与展望
健康科学研究的现状分析与展望健康一直是人们关注的重要问题，而健康科学研究就是为了更好地保障人们的健康。
随着科技的发展和医学的进步，健康科学研究也越来越重要。
本文将分析健康科学研究的现状，探讨其未来发展方向。
现状分析健康科学研究的现状可以从三个方面来分析。
首先，传统医学研究方法正在逐渐被新型技术所替代。
如今，人们已经可以通过大数据、智能系统等技术进行健康监测、评估和分析。
传统医学研究方法往往需要长时间的临床试验和研究来得到验证，而新型技术可以收集大量数据，并通过算法进行分析，从而快速得出结论。
其次，健康科学研究越来越注重个性化和精准化。
每个人的身体情况都是不同的，因此针对个体的精准治疗和预防策略会更有效。
此外，人们的生活方式、环境等因素也会对身体健康产生影响，因而健康科学研究越来越注重对这些因素进行深入探究。
最后，健康科学研究正在向全球化趋势发展。
在全球化的背景下，各国在健康科学研究领域的合作也越来越紧密。
人类的健康问题是全球性的，合作可以让各国在健康问题上互相借鉴，共同解决。
未来展望在未来，健康科学研究将会面临一些新的挑战和机遇。
首先，随着医疗设备和技术的不断更新，健康科学研究也将更加依赖于数据。
例如，人工智能技术已经可以快速诊断疾病，让医生更好地为患者提供治疗方案。
而在未来，大数据分析和云计算技术也将越来越广泛地应用于健康科学研究领域。
其次，健康科学研究将越来越注重预防和管理。
在病患已经出现之前，通过对食品、环境、基因等方面的研究，预测一些可能出现的病情，并采取相应的预防措施。
此外，健康管理也将变得越来越重要。
通过了解每个人的健康状况和生活方式，建立个性化健康管理计划，促进人们的健康。
最后，健康科学研究的发展也需要更广泛的国际合作。
全球健康问题需要全球范围内的解决。
眼下，各国在健康科学研究领域的合作已经在加强，未来也必将加强。
各国在健康科学研究领域的合作，将共同致力于解决人类的健康问题，实现全球健康目标。
健康管理服务市场的现状与未来发展趋势
健康管理服务市场的现状与未来发展趋势随着人们生活水平的提高，人们对健康的关注度与日俱增，健康管理服务市场因此而应运而生。
健康管理服务市场是指以保护和提高个人健康为目的，通过各种渠道、形式和服务，包括健康检查、个性化治疗方案、健康咨询等，为个人和家庭提供综合性、整体性、系统性的健康管理服务。
该市场按服务对象分为个人服务市场和企业服务市场。
目前，我国健康管理服务市场正处于发展初期，市场规模还不够大，但是整个市场的发展前景十分广阔。
近几年来，随着国民收入提高和人们健康意识的加强，市场需求逐渐增加，规模也在逐步扩大。
不论是国有公司还是民营企业，其对健康管理服务市场的关注都在不断增加。
据悉，我国健康管理服务市场每年的增长率约为30%左右，市场份额迅速扩大。
随着人们生活方式的改变，慢性病和亚健康状态的发病率逐渐增加，对于这些疾病的治疗和管理，传统的医疗方式已经不能满足人们的需求。
因此，市场对于各种具有先进技术和理念的健康管理服务的需求也在逐渐增加。
未来，随着科技的发展以及健康管理服务市场与传统医疗模式的深度融合，健康管理服务市场的规模和发展必将得到进一步的加速。
在未来的市场发展趋势中，重点将是健康管理科技的应用以及服务品质的提高。
首先，我们可以预测未来科技将全面应用于健康管理服务市场，比如人工智能、大数据、云计算、智能设备等等，这些科技设备和技术将为服务提供更加高效、精准的支持。
其次，市场中服务品质的提高也是未来市场的一个重要方向。
未来市场将侧重于个性化和全面性的服务，为客户提供更加贴近和实用的健康管理服务。
总的来说，随着人们对健康的关注度的不断提高，健康管理服务市场将会迎来新的发展契机。
在技术、科学等方面的不断创新和完善，健康管理服务市场也将实现从初期模式到成熟模式的转变。
未来的市场将会更加关注高端和人性化化的服务，为健康管理服务市场注入更多的活力和发展动力。
医疗健康管理的现状与未来发展趋势
医疗健康管理的现状与未来发展趋势随着人们生活水平的不断提高，健康问题越来越受到人们的关注，医疗健康管理也成为了近年来一个备受关注的领域。
医疗健康管理是一种以人的整体健康为核心，通过信息技术为手段，对个体进行健康状态评估、健康风险预测、疾病防控和健康管理等多项服务的综合性系统。
医疗健康管理的现状当前，我国的医疗健康管理尚处于起步阶段，但已经有了一定的进展。
目前医疗健康管理主要由医院、医师、家庭医生、保险公司等一些机构和个人提供。
其中，医院作为提供医疗服务的主要机构，扮演着十分重要的角色。
医院通过建立电子健康档案、健康风险评估、健康咨询等手段，为患者提供全程健康管理服务。
此外，新兴的互联网医疗企业也开始进入这个领域。
这些企业通过互联网技术，提供在线问诊、全科医生服务、药品配送等多种服务，帮助患者方便快捷地获取医疗服务。
医疗健康管理的未来发展趋势未来，随着医疗技术的不断进步，医疗健康管理也将出现更多的变革和创新。
以下是医疗健康管理未来的发展趋势：1.智能化管理随着人工智能技术的不断发展，智能化医疗健康管理将成为未来的趋势。
人工智能技术能够通过数据分析和挖掘，帮助医疗机构更加准确地诊断疾病、预测风险等，提高医疗服务的质量和效率。
同时，人工智能技术也可以辅助患者进行自我管理，并向患者提供个性化的健康指导建议。
2.远程医疗随着物联网技术的不断发展，远程医疗将成为医疗健康管理的重要发展方向。
远程医疗可以通过网络、移动设备等手段实现远程的医疗诊断、治疗和监护等服务。
通过远程医疗技术，可以更好地解决偏远地区医疗资源不足的问题，同时也可以提高医疗服务的效率和质量。
3.健康大数据健康大数据是未来医疗健康管理的核心内容之一。
通过对海量的健康数据进行挖掘和分析，可以发现健康状态和疾病发生的规律和趋势，为医疗机构和研究人员提供更加准确的医疗服务和科研数据，推动医疗健康管理的全面升级。
4.普及性未来，医疗健康管理也将更加注重普及性。
报告中的健康管理与预防研究方法
报告中的健康管理与预防研究方法健康是人类追求的最高境界之一，而健康管理与预防研究对于维护人类健康至关重要。
本文将从六个方面对报告中的健康管理与预防研究方法进行详细论述。
一、人群健康调查与数据分析人群健康调查是了解特定人群健康状况的重要方法。
通过设计合理的问卷调查和健康检查，可以全面掌握人群的健康状况、生活习惯、疾病患病率等信息。
在收集到大量数据后，还需要进行数据分析，利用统计方法对人群的健康情况进行分析和比较，为健康管理与预防提供科学依据。
二、基于大数据的健康管理与预测随着互联网和智能化技术的发展，大数据在健康管理与预防研究中的应用越来越广泛。
通过对大量历史数据的分析，可以建立健康预测模型，提前预测个体患病的风险，并采取相应的干预措施。
此外，基于大数据的健康管理还可以为个体提供个性化的健康建议和指导，帮助他们更好地管理自己的健康。
三、健康教育与促进健康教育是健康管理与预防中的重要环节。
通过开展健康教育活动，可以提高人们的健康意识和健康知识水平，激发他们积极参与健康管理的热情。
在健康教育过程中，还需要结合具体的人群特点和需求，选择合适的教育形式和内容，使健康教育更加精准有效。
四、健康风险评估与管理健康风险评估是对个体或人群未来患病风险进行评估的方法。
通过综合考虑个体的生物学特征、生活方式、遗传背景等因素，可以对其患病风险进行动态评估，并制定相应的健康管理方案。
在风险管理阶段，还需要对风险因素进行干预，以减少或消除患病的可能性。
五、健康管理与预防的技术手段技术手段在健康管理与预防研究中发挥着重要作用。
目前，各类智能穿戴设备、手机健康应用等技术手段广泛应用于健康管理领域。
这些技术手段可以实时监测个体的生理参数和行为数据，帮助人们更好地了解自己的健康状况，并采取相应的干预措施。
六、社区健康管理与预防社区健康管理与预防是针对特定人群进行的一种综合性健康管理模式。
在社区层面上，可以通过健康教育、定期体检、定期随访等方式，对居民的健康状况进行全面管理。
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Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣＡＬＣＥ）以失效机理方法为基础，对电子产品的
ＰＨＭ技术进行了大量深入研究工作¨Ｊ。特别地，装备ＰＨＭ系统、具备隐形性能的目前最先进的联合攻 击机Ｆ一３５在２００６年首飞成功，标志着ＰＨＭ技术向工程应用方面前进了一大步，其ＰＨＭ系统也代表着 当前技术水平最高的应用。 在国内，ＰＨＭ的研究起步较晚。文献［２］，结合ＰＨＭ技术的发展过程，阐述了ＰＨＭ的应用价值，论 述了ＰＨＭ技术系统级应用问题，指出了ＰＨＭ技术发展中的几个主要技术问题，其中关键就是通过状态 监测数据进行性能演化规律建模和剩余寿命预测。清华大学、北京航空航天大学、上海交通大学等科研 院所都已开始了ＰＨＭ相关技术的研究工作Ｈ Ｊ。 １．２统计数据驱动的剩余寿命预测 对于剩余寿命预测方法的研究，国内外学者近几年给予了广泛的关注，已提出了多种预测方法。 Ｐｅｃｈｔ【８１在关于ＰＨＭ的专著中，将现有的剩余寿命预测方法分为三类：基于机理模型的方法、数据驱动 的方法和前两者相融合的方法。随着科学技术的发展和进步，现代工业过程、生产制造系统、航空航天 系统、武器系统等的现代化水平不断提高，系统的复杂性和不确定性也增加，因此难以建立准确的机理 模型。文献［９］指出“复杂的工业过程往往具有多变量、强耦合、强非线性、大时延、生产边界条件变化
ａｎｄ Ｈｅａｌｔｈ
Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＰＨＭ）作为新兴的技术已被工程实践证明，可以减少维修保障费用、
提高设备的可靠性和安全性、降低失效事件发生的风险，对安全性和可靠性要求较高的领域有着至关重
收稿Ｅｔ期：２０１１一Ｏｌ一３１ 修回日期：２０１１—０３—０１
基金项目：国家自然科学基金（６０７３６０２６；６１０２５０１４；６１００４０６９） 作者简介：司小胜（１９８４一），男，博士生，主要研究方向：故障预测与健康管理，剩余寿命预测，可靠性建模，证据理 论，预测维护，Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｘｓ０９＠ｍａｉｌｓ．ｔｓｉｎｇｈｕａ．ｅｄｕ．ｃｎ；通讯作者：周东华（１９６２一），男，博士，教授，主要研 究方向：故障诊断与容错控制，Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｄｈ＠ｍａｉｌ．ｔｓｉｎｇｈｕａ．ｅｄｕ．ｃｎ。
第３５卷增刊 ２０１ １年７月
南京理工大学学报
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎ柚ｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｖ０１．３５
Ｓｕｐ
Ｊｕｌ．２０ｌ １
预测与健康管理研究现状
司小胜Ⅵ，胡昌华１，陈茂２５；２．清华大学自动化系，北京１０００８４）
摘要：为了进一步阐明预测与健康管理（Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ
ａｎｄ Ｈｅａｌｔｈ
Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＰＨＭ）在工程实践
中的重要性和意义，该文对ＰＨＭ相关的研究现状进行了分析，重点讨论了统计数据驱动的剩余 寿命预测和预测维护方法。最后探讨了ＰＨＭ研究中存在的问题和未来发展方向，表明ＰＨＭ相 关的研究仍处于初级阶段，具有很大的潜力。 关键词：可靠性；非线性；预测与健康管理；剩余寿命；退化；预测维护 中图分类号：ＴＰ２０２．１ 文章编号：１００５—９８３０（２０１ １）增刊一０１９０—０６
国内外研究现状
本节从ＰＨＭ系统、统计数据驱动的剩余寿命预测、预测维护等三个方面，简述和分析国内外相关研
究的现状。
１．１
ＰＨＭ技术 随着系统复杂性的增加，由设计不充分、制造误差、维修差错和非计划事件等各种原因导致故障的
机率也在增加，在上世纪７０年代提出了航天器综合健康管理的概念来监视系统状态。随后又出现了飞 机状态监测系统、综合诊断预测系统等Ｈ．５ Ｊ。上世纪末，随着美国、英国等国家的军方合作开发的联合 攻击机（Ｊｏｉｎｔ
Ｓｔｒｉｋｅ
Ｆｉｇｈｔｅｒ，ＪＳＦ）Ｆ－３５项目的启动，正式地提出了ＰＨＭ的概念【６Ｊ。目前，具备ＰＨＭ的能
力已成为美国国防部采购任何武器系统的一项要求。近几年，国外ＰＨＭ技术在应用方面取得了一系列 的进展。ＪＳＦ系统中都不同程度地采用监测那些能够反映产品故障或健康状态的性能（特征）参数来监 测电子产品的健康状态【『¨；美国航空航天局（ＮＡＳＡ）高级科学家Ｇｏｅｂｅｌ领导的ＰＨＭ中心（ｈｔｔｐ：ｌｉｆｔ． ａｒｃ．ｎａｓａ．ｇｏｖ／ｔｅｃｈ／ｄａｓｈ／ｐｃｏｅ／）对航天系统中电池系统的ＰＨＭ方法开展了大量的研究和验证工作，主 要采用Ｂａｙｅｓｉａｎ滤波的方法实现电池健康状态的预测；美国马里兰大学Ｐｅｅｈｔ教授创建的先进生命周 期工程中心（Ｃｅｎｔｅｒ
ａｎｄ
ｈａｓ ｇｒｅａｔ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｉｎ ｆｕｔｕｒｅ．
ｗｏｒｄｓ：ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ；ｎｏｎｌｉｎｅａｒｉｔｙ；ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ
ａｎｄ ｈｅａｌｔｈ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ；ｒｅｍａｉｎｉｎｇ ｌｉｆｅ；ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ；
ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ
随着高新技术的发展和人们探索自然领域的拓展，许多工程设备变得越来越复杂。这些设备的性 能及健康状态由于磨损、外部冲击、运行环境的变化，将不可避免的发生退化，进而造成设备最终的失 效。而一旦发生由于失效引起的事故，所造成的人员和财产损失往往是不可估量的。预测与健康管理 （Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ
１９２
南京理工大学学报
第３５卷增刊
和人工智能方法同属数据驱动的方法。最近，Ｓｉｋｏｒｓｋａ等¨２１从工业应用的角度综述了剩余寿命预测建 模方法的研究现状。在这些综述中，对各种方法的研究现状分析较为完整，但是从建模方法的角度看， 对如何有效进行剩余寿命预测建模，没有具体讨论。 对统计数据驱动的剩余寿命预测方法，ｓｉ等在文献［３］中进行了系统而完整的综述，根据状态监测 数据的类型，将获取到的数据分为直接数据和间接数据，基于此，将现有的方法划分为基于直接可观测 数据的方法和基于间接测量数据的方法，并且从剩余寿命建模的角度，对现有的各种预测方法进行了详 细的归纳和评述。直接数据主要指可以直接反映设备的性能或健康状态的监测数据，通常提到的退化 数据如磨损、疲劳裂纹数据等就属于这一类。因此，利用这类数据进行剩余寿命预测就是预测监测数据 首达失效阈值的时间。失效阈值通常依据对研究对象的运行性能要求、工业标准或通过优化的方法确 定。间接数据主要指只能间接或部分的反映设备的性能或健康状态的监测数据，这类数据主要包括振 动分析数据、油液分析数据等。利用这类数据进行剩余寿命预测时就需要失效时间数据将状态监测数 据与剩余寿命联系起来。如前所述，失效时间数据通常难以获取，对关键设备或代价昂贵的设备而言， 更是如此。值得注意的是，在工程实际中，问接数据可以通过傅里叶变换、小波变换等信号处理方法转 化为可以反映设备健康状态的直接数据，有时这一变换过程也被称为特征提取。Ｊａｒｄｉｎｅ等在文献［１１］ 中对常用的特征提取的方法进行了总结。统计数据驱动的剩余寿命预测涉及的主要方法这里不再一一 列出，详见文献［３］。目前，通过对退化数据的建模进行剩余寿命预测的研究得到了广泛的关注。 有关退化建模的研究，最早可以追溯到１９６９年，Ｇｅｒｔｓｂａｃｋｈ和Ｋｏｒｄｏｎｓｋｉｙ【１３１利用退化数据评定设 备的可靠性。随后出现了一些通过退化建模进行寿命分析的文献，但基本上都局限于较为简单的线性 模型【１４１。１９９３年，Ｌｕ和Ｍｅｅｋｅｒ【ｌ纠提出了一种一般的随机系数回归模型来描述退化测量数据，该文献 在退化建模及寿命分析领域具有重要的影响，基于该研究工作已出现了许多的扩展和变形Ｌ３ｊ。需要注 意的是这类方法适合于描述一类设备的总体寿命特征，但对于单个个体退化过程的描述来讲，采用该方 法就意味着确定的退化路径，即所有的模型系数是确定的，因此也被称为随机变量模型¨６。。Ｇｅｂｒａｅｅｌ 等Ⅲｏ通过Ｂａｙｅｓｉａｎ更新机制建立了历史数据与服役个体实时监测数据的关系，提出了一种指数型的随 机系数回归模型，实现了对服役个体设备剩余寿命的预测。之后Ｇｅｂｒａｅｅｌ课题组基于此模型开展了诸 多的扩展与应用研究”Ｊ。在Ｇｅｂｒａｅｅｌ等Ⅲｏ的模型中，假设随机系数服从一定的先验分布并且设备的历 史退化数据是可以获取的，而先验分布中的参数的确定依赖于历史退化数据，但是到目前为止并没有提 出如何确定这些参数的理论方法。再者，历史退化数据在实际中并不总是存在，而且该模型的有效性较 大程度的依赖于历史数据的质量。 近几年来，考虑到退化过程具有随机和动态的特征，许多的学者采用随机过程来描述退化过程。 Ａａｉｅｎ【ｌ驯等都提倡采用随机过程来描述退化过程，认为随机过程可以更好地描述动态运行环境的变化 和失效产生机理。目前采用的随机过程主要包括Ｗｉｅｎｅｒ过程、Ｇａｍｍａ过程、Ｍａｒｋｏｖ链等口Ｊ。这类方法 进行剩余寿命预测的主要原理是，通过随机过程对设备退化进行建模，然后定义剩余寿命为随机过程首 次达到失效阈值的时间（简称首达时间），通过求解首达时间的概率分布，实现剩余寿命的预测。然而， 现有的采用Ｇａｍｍａ过程、Ｍａｒｋｏｖ链描述的退化过程，基本上都假设了退化过程是单调的、不可逆的，但 是工程实际中，由于设备负载情况、系统内部状态的动态变化、外部环境的改变都有可能使得测量得到 的性能退化变量具有非单调的特性。Ｗｉｅｎｅｒ过程是由Ｂｒｏｗｉａｎ运动驱动的漂移系数与时间无关的一类 时齐扩散过程，其漂移系数为一常数口Ｊ。因此，Ｗｉｅｎｅｒ过程又被称为漂移Ｂｒｏｗｉａｎ运动，是一种适合描 述具有增加或减小趋势的非单调随机过程，已被广泛应用于退化建模和剩余寿命估计【３ Ｊ。然而，Ｗｉｅｎｅｒ 过程的漂移系数为一常数。因此，基于Ｗｉｅｎｅｒ过程进行退化建模及剩余寿命预测时，一个隐含的假设 就是退化过程的期望是时间的线性函数或者是可以线性化的。 １．３预测维护 预测维护主要指依据设备状态的历史监测数据以及实时监测信息，预测设备性能变化趋势，在设备 即将发生失效之前，就主动对设备进行维护、更换，显然，这种维护方式是一种防患于未然的预测性维护 方式０１９１。Ｈａｓｈｅｍｉａｎ闭１依据预测维护中利用的传感器监测数据的来源，按照传感器的类型对预测维护
Ｓｔａｔｅ－ｏｆ－ｔｈｅ－Ａｒｔ Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｈｅａｌｔｈ
Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ
ＳＩ Ｘｉａｏ－ｓｈｅｎ９１，２，ＨＵ Ｃｈａｎｇ．ｈｕａｌ，ＣＨＥＮ Ｍａｏ．Ｙｉｎ２，ＺＨＯＵ Ｄｏｎｇ—ｈｕａ３ （１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ