故障预测与健康管理(PHM)技术研究共48页
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。
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)- 可靠性
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Prognostics
TM
Prognostics and Health Management Fundamentals
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Emerson Appliance Controls Emerson Appliance Solutions Emerson Network Power Emerson Process Management Engent, Inc. Ericsson AB Essex Corporation Ethicon Endo-Surgery, Inc. Exponent, Inc. Fairchild Controls Corp. Filtronic Comtek GE Healthcare General Dynamics, AIS & Land Sys. General Motors Guideline Hamlin Electronics Europe Hamilton Sundstrand Harris Corp Henkel Technologies Honda Honeywell Howrey, LLP Intel Instituto Nokia de Technologia Juniper Networks Johnson and Johnson Johns Hopkins University Kimball Electronics L-3 Communication Systems LaBarge, Inc Lansmont Corporation Laird Technologies LG, Korea Liebert Power and Cooling Lockheed Martin Aerospace Lutron Electronics Maxion Technologies, Inc. Microsoft
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。
航空电子的故障预测与健康管理技术
航空电子的故障预测与健康管理技术作者：叶剑峰来源：《数字化用户》2013年第22期【摘要】航空电子产品是我国航天事业发展中的重要组成部分，航天事业属于高新技术产业的范畴。
伴随着我国科学技术水平的显著提高，我国的航空事业得到了显著的发展，这都是得益于航空电子系统的发展。
对航空电子系统进行故障的预测和健康管理，是保证航空电子系统的质量和性能，并且促进我国航空事业快速发展的保障。
近些年来，新兴了一种航空电子故障诊断技术，即航空电子故障预测与健康管理技术，简称PHM技术，它是一种更加高效的监测与管理技术，在对航空电子进行诊断和管理方面发挥了重要的作用。
以下，本文将对航空电子的故障预测与健康管理技术进行简要的探讨。
【关键词】航空电子故障预测健康管理在飞机故障的造成因素中，电子系统产生的故障已经占据了总比重的百分之四十以上，并且对电子系统进行维修所消耗的时间占据总飞机维修时间的三分之一。
由此可见，航空电子系统的重要地位，这就逐渐凸显出了航空电子故障预测与健康管理技术的重要性。
同以往的航空电子故障诊断技术相比较而言，故障预测与健康管理技术是一种更加先进和高效的技术，这一技术已经被广泛的应用于航空电子系统之中，并且逐渐成为航空电子系统中主流故障诊断技术。
一、故障预测与健康管理技术（PHM）的概述所谓的故障预测与健康管理技术（PHM），是指用于监控和预测电子系统功能发挥的程度和状态，对构成航空电子系统的零部件的使用寿命、故障类型进行监督和预测，并且能够根据预测的结果进行有效的决策的一种技术[1].PHM技术能够对整个电子系统进行全方位的监督和预测，是一种更加智能化的动态监测系统，不仅能够在很大程度上减少对电子系统进行监测的时间，减少人力物力的投入，同时还能大幅度的降低维修费用，提高经济效益。
另外，对于提升战备的完好率和任务的完成率也发挥出了重要的作用。
二、故障预测与健康管理技术的主要实现方法在整个故障预测与健康管理技术中，故障监测被作为核心的任务和内容，当前我国的航空电子的故障监测与健康管理技术主要是通过以下几种方法来实现的：（一）利用预警电路法对电子系统故障进行监测与管理同正常的电路相比较，预警电路法监测的故障发生期要提早一段时间，而这段时间主要被应用于接收报警信号，并且能够在第一时间做出应急反映，最大程度的减少电子故障给电子系统造成的损失[2]。
火控系统故障预测与健康管理技术
收稿日期：2014-02-25修回日期：2014-04-15基金项目：国家重点基金资助项目（40405070301）作者简介：高美娟（1990-），女，山西祁县人，硕士研究生。
研究方向：人工智能及应用。
*摘要：故障预测和健康管理（PHM ）技术具有故障诊断、故障预测以及健康管理的功能，对降低火控装备维修成本、增强火控系统的完备性以及提高火控系统管理效率具有重要意义。
根据通用火控系统发展现状及应用需求，将PHM 技术引入到火控系统中。
首先介绍了PHM 技术原理和国内外发展现状，重点讨论了PHM 关键技术和通用火控系统PHM 体系结构。
最后展望了火控系统PHM 技术的发展趋势。
关键词：火控系统，健康管理，故障预测，故障诊断，PHM 体系结构中图分类号：TP206文献标识码：A火控系统故障预测与健康管理技术*高美娟1，刘白林1，张振华2（1.西安工业大学计算机科学与工程学院，西安710021；2.北方自动控制技术研究所，太原030006）Research on Prognostic and Health Management of Fire Control SystemGAO Mei-juan 1，LIU Bai-lin 1，ZHANG Zhen-hua 2（1.School of Computer Science and Engineering ，Xi ’an Technological University ，Xi ’an 710021，China ；2.North Automatic Control Technology Institute ，Taiyuan 030006，China ）Abstract ：Prognostic and Health Management （PHM ）technology is provided with fault diagnosis ，prognostic and health management ，which has made a great sense of reducing fire control equipment maintenance costs ，enhancing equipment availability ，and improving management efficiency.This paper aims at the development status and application requirements of the universal fire control system and introduces PHM technology.Firstly ，it introduces the theories and development statuses of PHM technologies ，and emphatically discusses the key technologies of the present PHM and PHM system structure of general fire control system.Finally ，this paper prospects the developing trend of the fire control system PHM technology.Key words ：fire control system ，health management ，fault prediction ，fault diagnosis ，PHM system structure0引言火控系统从最初的简易火控系统，发展到现在的目标自动跟踪综合性火控系统，主要包括目标跟踪系统、操作控制系统、火控计算机、火控随动系统等，是一种典型的“软件密集型”系统。
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 。
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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
复杂系统故障预测与健康管理技术研究
感谢观看
复杂系统是指由许多相互关联的组件组成的系统，具有高度非线性、自适应 性、开放性和不确定性。这些系统广泛应用于能源、交通、制造、金融等重要领 域，一旦发生故障，可能会导致严重的后果。因此，对于复杂系统而言，预测故 障和评估系统健康状态具有重要意义。故障预测与健康管理技术是通过对系统运 行数据的监测和分析，预测未来可能出现的故障，及时采取措施避免或减少故障 的影响，提高系统的可靠性和安全性。
二、复杂装备健康管理的概念和 内涵
复杂装备健康管理是指通过对设备运行状态进行实时监测和评估，及时发现 潜在故障，采取相应的维护措施，以保证设备的正常运行。其核心思想是以设备 的“健康”状态为目标，结合传感器技术、数据处理和分析技术等手段 理的关系
4、系统适应性：复杂系统具有不确定性，如何使故障预测与健康管理技术 适应这种不确定性是一个重要问题。
参考内容
在现代化工业生产中，复杂装备作为关键基础设施，其正常运行对于企业生 产和国家安全具有重要意义。然而，复杂装备在长时间运行过程中难免会出现各 种故障，如何有效预测和管理这些故障，确保装备稳定运行，已成为工业界和学 术界的焦点。本次演示将初步探讨复杂装备故障预测与健康管理系统的意义、发 展现状及未来趋势。
复杂装备故障预测与健康管理是相辅相成的两个概念。故障预测主要是通过 对设备运行数据的分析，预测设备可能发生的故障及时间，提前采取相应的预防 措施，降低故障发生的概率。健康管理则是通过对设备进行实时监控和评估，及 时发现潜在故障，采取相应的维护措施，保证设备的正常运行。两者的目标都是 为了提高设备的可靠性和可用性，降低运维成本。
二、复杂装备故障预测
复杂装备故障预测是通过分析装备运行过程中的数据，对未来可能发生的故 障进行预测。它可以帮助企业提前采取措施，避免事故发生，提高生产效率。故 障预测需要依托先进的技术和方法，例如数据挖掘、机器学习和模式识别等。通 过这些技术，可以将装备运行数据转化为故障预警信息，以便维修人员及时进行 干预。
航空机电产品故障预测和健康管理技术
航空机电产品故障预测和健康管理技术故障检测和健康管理技术的主要功能是对系统的监控和状态的预测，主要包括剩余寿命和故障预测等。
大量的研究和实践表明，故障预测和健康管理能够降低维护成本，提高设备的稳定性，确保设备稳定、安全完成任务。
本文即针对航空机电产品故障预测和健康管理技术开展了探讨，期望能够为航空机电产品的开发设计提供有益的参考和借鉴。
1故障预测和健康管理的含义国内外关于故障预测和健康管理（Prognostics and HealthManagement，PHM）的研究很多，但关于其概念还没有统一的标准。
当前，在PHM中容易混淆的概念有以下几对：一是损伤和退化。
损伤和退化都能够用于描述电子设备的非正常的状态，但损伤多描述的是器件、电路等设备的物理损坏程度，而退化多用于描述器件、电路等设备的能力衰退程度。
可见，从一定意义上讲电子设备的损伤可能是导致设备退化的原因。
二是故障预测和剩余寿命预测。
它们都能够描述设备的健康状态的未来变化。
但故障预测是指以历史数据和测试数据为基础对某个特定故障的演化进行的推测，以预测这一故障的发生时间，而剩余寿命预测是指以历史数据和测试数据为基础，使用相应的寿命预报模型对设备的剩余使用寿命进行的确定。
可以看出，故障预测的对象是特定的故障，而剩余使用寿命的预测对象是设备本身，前者是局部，后者是整体。
三是损伤状态、退化状态、健康状态和使用状态。
在PHM中，状态一词十分常见，主要有损伤状态、退化状态、健康状态和使用状态等。
通过前文对“损伤”和“退化”两个属于的解释我们能够很清晰地分辨损伤状态和退化状态的不同，损伤状态是指设备物理层面的损坏程度，退化状态是设备物理层面某功能的衰退程度。
一般来说，电子设备的退化状态越多，健康状态就越差。
2航空机电产品故障预测和健康管理系统的模式1）航空机电产品故障预测和健康管理系统的建设理念在航空机电产品中，辅助动力系统的性能衰退是一种常见的故障。
转速、排气温度等能够引起动力系统参数的变化，然后就可以根据参数的变化对运行状态进行诊断。
故障预测与健康状态管理技术综述
故障预测与健康状态管理技术综述
郭阳明;蔡小斌;张宝珍;翟正军
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2008(16)9
【摘要】故障预测和健康状态管理(PHM)技术是新一代武器系统的先进测试、维修和管理技术,也是一种全面的故障检测、隔离和预测及状态管理技术,正在成为新一代武器系统设计和使用中的一个重要组成部分;论文首先综述了PHM技术的内涵、工作原理以及该技术的功能与作用,然后对PHM技术涉及到的关键技术进行了详细的介绍,最后展望了该技术的发展趋势以及对我国国防工业的借鉴意义.【总页数】5页(P1213-1216,1219)
【作者】郭阳明;蔡小斌;张宝珍;翟正军
【作者单位】西北工业大学,计算机学院,陕西,西安,710072;西北工业大学,计算机学院,陕西,西安,710072;中航一集团科技委,北京,100068;中国航空工业发展研究中心,北京,100068;西北工业大学,计算机学院,陕西,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP206.3
【相关文献】
1.先进的故障预测与状态管理技术 [J], 张宝珍;曾天翔
2.航空航天领域故障预测与健康管理技术研究综述 [J], 林燕
3.船舶柴油机故障预测与健康管理技术综述 [J], 柯赟; 宋恩哲; 姚崇; 董全
4.基于故障预测与健康管理技术的城市轨道交通信号系统健康管理体系 [J], 段亚美;施聪;黄晓荣
5.故障预测与健康管理技术综述 [J], 彭宇;刘大同;彭喜元
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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。
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。
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。
航空电子系统故障预测与健康管理技术探究
航空电子系统故障预测与健康管理技术探究作者：卫威来源：《中国科技纵横》2019年第01期摘要：伴随当前科学技术快速发展，我国在航天领域也获得了很大的进步，取得这些成绩和航空电子系统的发展息息相关，一定要进一步加强航空电子系统故障处理，这是一件非常关键的事情，不单单可以确保我国航空系统的质量，还可以进一步加快我国航空系统的快速发展，本文对航空电子系统故障预测与健康管理技术进行分析和研究，以供参考。
关键词：航空电子系统;故障预测;健康管理技术中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）01-0041-021 PHM系统结构和功能PHM系统结构主要是在区域管理器体系条件下建立起来的结构，这种结构的特性特点在于区域管理器。
具体分析区域管理工作可以发现，主要分成三个构件管理，传感器层属于第一层，主要是收集一些原始资料和数据。
第二层和第一层在组成方面相对较为复杂，主要是多种管理器组成的，这一层主要是为了获取和感知飞机系统电子信息，这一层具有非常强大的功能，主要是软件推理机模块和功能软件模块，这两个部分在操作的过程中，发挥着非常重要的作用，可以使用神经网络技术和数据融合技术等，利用这些技术可以有效的监控、预测、分析相关的情况，有积极有效的管理。
飞机系统的推理机构为第三层。
这层主要是收集电子信息，并且综合评估飞机的健康情况，PHM系统的功能主要是对故障进行隔离和检测，预测特定部件的情况，并且对物件使用寿命进行预测和分析，有机的结合推理和资源管理机制，以此为基础，形成一套完整的决策系统，加强故障信息的预警，并且依照实际情况，将故障信息发送给等级不同的处理人员，主要是地面维护人员和飞行员。
2 电子系统PHM的支撑技术2.1 数据采集与传感器技术在对复杂系统对象进行PHM的时候，首先需要对其直接表征健康状态的参数进行确认，另外还需要积极采集一些能够对其系统健康状况进行间接推理的参数，这些信息都是PHM系统运行过程中的基础，一定要注意加强这些数据的精准性，在这些信息获取的过程中，主要包含了传感器的类型、传感器的精度、带宽以及安放的位置、监测的参数等，因为电子系统在故障方面多种多样，PHM系统通常条件下需要进一步监测一些参数，比如说，电压功率热散失、温度、湿度、冲击振动等，每一项参数都需要配备一个传感器或者多个传感器，这样就会造成传感器的数量很大，在实践的过程中，无法保证其准确度，所以PHM技术还需要注意加强传感器的多样化以及体积的小型化，另外还需要注意监测一些其他参数，比如说静电损伤时间、相关介质击穿等。
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]。
大型压缩机组设备群的故障预测与健康管理
大型压缩机组设备群的故障预测与健康管理王昊【摘要】化工生产行业,如果以大型压缩机组设备群为主进行生产或施工,则大型压缩机组设备群的地位是非常重要的.而大型压缩机组涉及到的相关设备如各种类型的压缩机、中小型的机泵等必不可少,其运行的速度以及功率都相对较大.为保证大型压缩机组设备群的使用寿命、功用以及安全运行,则必须定期对其进行故障预测以及健康管理.针对大型压缩机组设备群的故障预测及健康管理,就其中相关的内容进行深入分析和探讨.【期刊名称】《化工设计通讯》【年(卷),期】2017(043)004【总页数】1页(P103)【关键词】大型压缩机组设备群;故障预测;健康管理【作者】王昊【作者单位】中海石油华鹤煤化有限公司,黑龙江鹤岗 154100【正文语种】中文【中图分类】TP277大型压缩机组设备群的机电系统非常复杂，其运行过程中需要严格操作并且需要进行严格监测，以满足和保证压缩机组设备群的安全运行。
另外，对于大型压缩机组设备群还需要进行故障预测以及健康管理，如此才能实现和满足工农业生产或施工日益增长的需求，同时也增强工农业发展中的竞争力。
实际上，故障预测和健康管理（prognostics and health management，PHM）目前已经作为一项专业技术存在于机械相关领域当中，该项技术可以极大提高机械设备或大型压缩机设备的安全性及可靠性，也能极大降低设备维修及养护的成本。
关于大型压缩机组设备群的故障预测与健康管理，具体探讨和分析如下。
1.1 故障预测与健康管理故障预测与健康管理技术（PHM）是以过去对机械设备故障诊断、预测等的系统性发展，该项技术主要用于处理机电系统比较复杂的设备，并针对其可能会发生的故障以及健康存在的隐患等予以识别和判断，其技术研究和系统研制集成了监测诊断理论、智能诊断方法、健康管理技术、网络化监测诊断系统集成和信息标准化多个研究领域的创新成果。
1.2 故障预测与健康管理的关键技术分析在PHM当中，其关键的技术涉及到早期故障预示技术、综合故障诊断技术等，每项技术对大型压缩机设备群可能存在的故障及健康问题都有针对性识别的作用，对设备后期安全运行有十分重要的意义[1-2]。
空调系统故障预测与健康管理技术在城铁车辆上的应用
空调系统故障预测与健康管理技术在城铁车辆上的应用发布时间：2022-08-11T02:35:46.993Z 来源：《中国科技信息》2022年33卷第3月第6期作者：齐峰[导读] 故障预测与健康管理（PHM）技术能够降低轨道交通车辆设备的运营维护成本，提高车辆及齐峰中国中车长春轨道客车股份有限公司 130062摘要：故障预测与健康管理（PHM）技术能够降低轨道交通车辆设备的运营维护成本，提高车辆及关键部件的维修效率，缩短设备全寿命周期管理中的维修时间。
本文介绍了空调系统故障预测与健康管理技术在城铁车辆上的应用，探讨研究了具体实施方案，实现了对城市轨道交通车辆空调系统的状态监测和数据获取。
关键词：城市轨道车辆故障预测健康管理随着城市轨道交通行业的快速发展，城市轨道车辆的运营量急剧增长, 如何提高列车运营维护效率、降低运维成本，保证运营安全性及可靠性，已成为车辆制造企业和地铁运营企业研究的重点，现有的运维服务体系已经很难适应城市轨道车辆日益增长的需求。
故障预测与健康管理（prognostics and health management，PHM）技术在国内外多个领域已有广泛应用，尤其在航空领域应用比较多，而在轨道交通领域的研究及应用起步较晚，近几年来各地铁公司已逐步开始应用PHM技术。
PHM 技术应用于地铁列车，可实现对现有计划修的优化，并为状态修奠定基础，避免出现过度维修和维修不足的现象。
空调系统作为轨道车辆重要的子系统，同乘客的舒适性息息相关，在系统故障情况下，对车辆运营会产生巨大影响，因此空调系统PHM技术的应用已成为迫切的需求。
1PHM技术PHM 是指利用传感技术获取被管理系统的运行状态信息和故障信息，并借助神经网络、模糊逻辑等推理算法，根据历史数据和环境因素，对被管理系统进行状态监测和故障预测。
同时，对被管理系统的健康状态进行评估，给出维修决策，以实现关键部件的状态修。
PHM 技术包括两层含义：一是预测，即通过监测系统或部件当前时刻的状态，预先判断其未来的状态；二是健康管理，即根据存储在数据库中设备的状态数据及故障信息，结合运用需求及当前可用的维修资源，给出关键零部件的维修决策。