故障预测与健康管理(PHM)技术研究
电子设备故障预测与健康管理技术发展新动态
电子设备故障预测与健康管理技术发展新动态摘要：电子设备与其他机械类的设备相比不同，机械类设备老化有明显的特征，而电子设备退化没有明显的外在表现，且没有有效征兆对其老化状态进行提示，所以，在电子设备的故障预测以及健康管理上存在一定的挑战性。
关键词：电子设备；故障预测；健康管理技术；发展新动态当今世界，新技术变革方兴未艾，极大地改变着装备形态，也推动了装备保障方式的变革，产生了自主维修保障、增强型状态基础维修等新型保障模式。
这些保障模式的基础是故障预测与健康管理技术。
电子设备PHM技术代表了装备状态监控、诊断等原有技术适应信息化发展的趋势，代表了装备保障朝着自主化、综合化、一体化、精确化方向发展的趋势，是未来发展的必由之路。
1电子设备故障预测及健康管理技术研究现状1.1电子设备故障预测研究现状在电子设备故障预测及健康管理技术领域，设备故障预测的方式呈多样化，采用的预测模型和数据源不尽相同，其故障预测方式也较多。
相关科学技术人员很早提出了电子设备的故障诊断与预测认知模型，在该模型中将诊断和预测方式分为：基于故障状态实质信息、基于使用环境条件信息、基于损伤标尺、数据整合、基于异常现象信息以及综合诊断等五大类电子设备故障预测和诊断方法。
此种分类能清楚地看出电子设备故障预测和故障诊断发展的完整图像，并结合电子设备的健康状态特点，体现当今电子设备故障预测研究现状。
1.2损伤状态、退化状态、健康状态与使用状态损伤状态是指电子设备内在的物理层面上的某种损坏程度。
退化状态是指电子设备外在的完成某种功能的能力衰退程度。
通常来说，电子设备的退化状态与健康状态是相对应的，即随着电子设备退化状态的逐渐增加，其健康状态是越来越差的。
无论是损伤状态、退化状态还是健康状态，都描述的是电子设备本身固有的健康衰退情况。
由于电子设备的工作环境（使用环境）各不相同且时常变化，健康状态很好的电子设备在恶劣环境中的剩余使用寿命可能很短，而健康状态较差的电子设备在较好的环境中剩余寿命可能很长，因此，损伤状态、退化状态和健康状态还不能独立描述电子设备在使用环境中继续完成规定功能的能力。
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。
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。
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。
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
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。
《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快速发展，复杂装备在各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，其可靠性和稳定性对于整个系统的运行至关重要。
因此，故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）技术的研究显得尤为重要。
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，以期为相关领域提供理论支持和技术指导。
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是一种综合性的技术，旨在通过监测、诊断、预测和维护等手段，对装备的健康状态进行评估和管理，以实现装备的高效、可靠和长寿命运行。
该技术涉及多个学科领域，包括机械工程、电子工程、计算机科学、数据分析等。
三、关键技术研究（一）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。
通过布置在装备各部分的传感器，实时采集装备的运行数据，如温度、压力、振动等。
这些数据将作为后续分析和预测的依据。
因此，传感器技术的选择和布置方式对于数据采集的准确性和可靠性至关重要。
（二）数据处理与分析技术采集到的数据需要进行处理和分析，以提取出有用的信息。
数据处理与分析技术包括信号处理、特征提取、模式识别等。
通过这些技术，可以对装备的运行状态进行监测和诊断，及时发现潜在的故障。
（三）故障预测与健康评估技术故障预测与健康评估技术是复杂装备PHM技术的核心。
通过分析处理后的数据，结合装备的故障模式和历史数据，建立预测模型，对装备的未来状态进行预测。
同时，结合装备的设计参数和使用要求，对装备的健康状态进行评估，为维护和维修提供依据。
（四）维护与维修决策支持技术维护与维修决策支持技术是PHM技术的延伸。
通过分析预测和评估结果，结合装备的实际情况，为维护和维修提供决策支持。
这包括确定维护和维修的时机、方式、范围等，以提高维护和维修的效率和效果。
四、技术应用与发展趋势复杂装备故障预测与健康管理技术在军事、航空、航天、能源等领域具有广泛的应用前景。
地铁车辆故障预测与健康管理系统的应用与探讨
地铁车辆故障预测与健康管理系统的应用与探讨摘要：本文主要研究了故障预测与健康管理（PHM）系统的基本理念，对于建立地铁PHM系统，实现地铁车辆故障预防及处理、关键部位状态修，提高维修效率，降低维修成本有重要参考意义。
关键词：故障预测；维修；数据库1 背景介绍我国地铁车辆种类不同，检修模式没有统一规定，检修模式主要是以里程为主的基本模式，同时又结合时间分出了定期维修和不定期维修。
定期维修通常指的是定修或架修，不定期维修通常是指按照每日、每周等周期进行的检修，如：日检、月检等。
同时不定期维修还包括故障修，即车辆发生故障后，针对故障处理进行的维修。
随着现代设备的智能化、科技化飞速发展，设备的复杂度及智能化程度急剧增加，传统的故障诊断、设备定期检修及故障事后处理方式的弊端逐渐显现出来，难以适应新的要求。
在上世纪末PHM（Prognostics and Health Management）技术应运而生，虽然PHM技术已在航天、铁路行业得到广泛应用，但在地铁行业的应用及技术研究凤毛麟角。
2 何为PHMPHM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。
3地铁 PHM主要应用方向通过借鉴PHM系统在航天铁路等领域的应用并结合地铁自身特点，主要可以在以下几方面进行应用：图1 地铁PHM主要组成及应用方向架构3.1 数据库的建立3.1.1 车辆档案车辆档案是集合将车辆的基本信息、检修修程、使用维护说明书及工艺卡片等信息的车辆档案管理模块，通过此功能，可以查看车辆的基本数据、检修历史、健康状态，同时大数据处理中心可根据车辆档案制定合理检修任务及上线计划。
《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越来越广泛。
这些装备通常具有高精度、高效率、高复杂性的特点，一旦出现故障，往往会造成巨大的经济损失和安全风险。
因此，对复杂装备进行故障预测与健康管理（PHM）的研究显得尤为重要。
本文旨在探讨复杂装备故障预测与健康管理的关键技术，以期为相关领域的研究和应用提供理论支持。
二、复杂装备故障预测技术研究1. 数据采集与预处理数据是故障预测的基础。
在复杂装备中，数据来源多样，包括传感器数据、设备运行参数、维护记录等。
为了进行有效的故障预测，首先需要对这些数据进行采集和预处理。
预处理包括数据清洗、格式化、标准化等步骤，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 故障特征提取与识别通过对采集的数据进行特征提取和识别，可以获取设备的运行状态和潜在的故障信息。
常用的方法包括基于信号处理的特征提取、基于机器学习的模式识别等。
这些方法可以帮助我们及时发现设备的异常状态和潜在的故障模式。
3. 预测模型构建与优化基于提取的故障特征，可以构建预测模型。
这些模型可以是对设备运行状态的预测，也可以是设备故障发生时间的预测。
在模型构建过程中，需要考虑模型的准确性、实时性以及鲁棒性等因素。
同时，为了进一步提高模型的预测性能，还需要对模型进行优化和调整。
三、健康管理技术研究1. 健康状态评估通过对设备的运行数据进行分析和评估，可以得出设备的健康状态。
评估方法包括基于物理模型的评估、基于数据驱动的评估等。
这些方法可以帮助我们了解设备的运行状态和潜在的故障风险。
2. 维护策略制定基于设备的健康状态评估结果，可以制定相应的维护策略。
维护策略包括预防性维护、修复性维护等。
通过合理的维护策略，可以延长设备的使用寿命和提高设备的可靠性。
3. 健康管理系统的实现与应用为了实现健康管理的自动化和智能化，需要开发健康管理系统。
该系统应具备数据采集、数据处理、健康状态评估、维护策略制定等功能。
基于PHM的机载设备健康管理系统的研究与设计
基于PHM的机载设备健康管理系统的研究与设计一、研究背景和意义随着航空业的快速发展，机载设备的健康管理变得越来越重要。
它通过对设备的运行状况进行实时监测和分析，预测设备的故障风险，从而实现对设备的早期预警和有效维护。
因此研究和设计一种基于PHM的机载设备健康管理系统具有重要的现实意义。
首先基于PHM的机载设备健康管理系统可以提高设备的可靠性和安全性。
通过对设备的实时监测和分析，可以及时发现设备的异常情况，避免因设备故障导致的事故发生。
同时这种系统还可以为维修人员提供详细的设备故障信息，帮助他们快速定位问题，提高维修效率。
其次基于PHM的机载设备健康管理系统可以降低航空公司的运营成本。
传统的设备维护方式往往需要大量的人力、物力和财力投入，而且很难做到精确预测设备的故障风险。
而基于PHM的系统则可以通过大数据分析和人工智能技术，实现对设备故障的精确预测，从而降低维修成本和停机时间。
基于PHM的机载设备健康管理系统可以提高航空公司的管理水平。
通过对设备运行状况的实时监测和管理，航空公司可以更好地了解设备的使用情况，优化资源配置，提高运营效率。
同时这种系统还可以为航空公司提供有关设备维护和保养的建议，帮助他们制定更加科学合理的管理策略。
研究和设计一种基于PHM的机载设备健康管理系统对于提高航空业的安全性和可靠性、降低运营成本以及提高管理水平具有重要的意义。
1.1 研究背景在现代社会，航空器已经成为人们出行的重要工具，而飞机上的机载设备对于飞行安全和可靠性至关重要。
然而随着飞机的使用频率越来越高，机载设备的维护和保养也变得越来越复杂。
为了确保飞机的安全运行，我们需要对机载设备进行实时、准确的健康管理。
PHM(Plant Health Management)是一种以预防性为主的思想，通过对设备的健康状况进行实时监测和分析，提前发现潜在的问题，从而降低故障发生的风险。
PHM技术在航空领域有着广泛的应用，如发动机健康管理系统、液压系统健康管理系统等。
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。
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。
装备故障预测与健康管理能力验证评估技术
装备故障预测与健康管理能力验证评估技术摘要：随着现在科技技术的发展，特别是信息技术的迅速发展，在航空、航天、通信、工业应用等各个领域的工程系统日趋复杂，大量复杂系统的复杂性、综合化、智能化程度不断提高。
伴随着复杂系统的发展，其面临残余使用寿命预测中的不确定性、间歇失效的预测和装备健康状态难以表征等巨大挑战，以预测技术为核心的故障预测和健康管理的物联网技术的应用、预测性维护技术体系以及确定系统性能的门限值的策略获得越来越多的重视和应用，发展为自主式后勤保障系统的重要基础。
关键词：装备故障；健康管理；评估技术引言：装备故障预测与健康管理能力系统是指一种新型的装备的维修与保障能力系统,是作为最重要的手段保证设备本身的整体防护效能,并行设计的设备维修作为主要有效的保障手段之一，来持续改善其应急准备水平和状态管理能力。
技术的验证检测与质量评估也是建立诊断分析与健康预测评价系统可信性评估的最重要步骤。
一、装备故障预测与健康管理能力故障状态预测控制和健康安全管理的能力技术又称为PHM。
作为实现装备的基本故障状态检测维护、自主检测保护、传感分析与快速响应及售后服务支持等一些新概念理论和系统新功能方案开发的最主要的技术,PHM技术主要是指作为一种可完全提供基于设备状态的监测数据的高性能计算机自动维修系统辅助监测技术,它是能综合利用国内外最为广泛先进的高效准确的各种智能传感器并自动的收集各类相关故障设备数据,结合计算机各种系统其他部件相关数据有效地检测相关信息,采用一套较为合适的系统智能算法模型可以自动实现对系统故障目标对象设备部件的状态运行以及故障特性信息进行及时准确地预测,同时又可以用于提供计算机系统自维修以及可靠性保障性决策方案和健康可靠性管理实施技术方案，故障时间预测分析技术能力与系统及健康系统可靠性及管理的集成分析能力系统间可靠的耦合分析验证分析能力主要包括:早期系统可靠性的检测模型设计的预测高度灵敏性、故障状态的辨识检测算法设计的故障预测高准确性以及对早期系统的失效时间的预测设计的可靠性预测分析的高度准确性。
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。
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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
美英等国相继开始研究综合诊断方案，并在现役装备改进改型和新一代装备研制 中加以应用。
A. 美国军方综合诊断的研究与应用
a. 80年代中期相继实施了综合诊断研究计划 通用综合维修和诊断系统（GIMADS）计划(空军) 综合诊断保障系统（IDSS）计划(海军) 维修环境中的综合诊断(AIDME)计划 b. 1991年4月，颁布军标和指南，把综合诊断作为提高新一代武器系统的诊断 能力和战备完好性，降低使用与保障费用的一种有效途径。 DoD颁布军用标准MIL-STD-1814《综合诊断》 美国空军也颁发了综合诊断指南AFGS-87256 c. 1990年，DoD和各军种赞助一些综合诊断演示验证项目和旨在改进装备诊断 能力的多项研究项目，并在现役装备中加以应用。 d. 同时，在20世纪80年代中后期开始研制的新一代装备（空军F-22、海军的攻 击核潜艇SSN-21、陆军的主战坦克MIA2等）及在研的JSF上都应用综合诊断 的新思路。
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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
(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。
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2. 飞机PHM技术演变过程
（一） PHM技IT）（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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（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。
V-22
H-60 H-53 COSSI IMD
A-7
E-2C T-45 F/A-18A/B AV-8B F-8 F-14 C/D
F/A-18E/F
19
1970
1980
1990
2000
2. 飞机PHM技术演变过程
（二）舰载机PHM能力的演变过程
由于缺乏综合诊断能力，在存储、 传输和处理离机数据方面缺乏有效 手段，致使AV-8B、F/A-18A/B、T45、E-2C、F-14C/D的诊断能力的 有效性大打折扣。
b. 美国国防工业协会(NDIA)的综合诊断相关工作
首先提出ID的概念,多年来一直致力于ID的研究和推广应用 综合诊断小组委员会开展了嵌入式诊断方法研究 借助综合诊断和改进BIT来降低虚警率的措施方法研究 受JSF项目委托,开展电子预测能力和数据需求研讨和研究
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（一） PHM技术的一般演变过程
技术推动：大容量存储、高速传输和处理、信息融合、MEMS、网络
等信息技术和高新技术的迅速发展。
契机：美军重大项目F-35联合攻击机（JSF）项目的启动。
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2. 飞机PHM技术演变过程
（二）舰载机PHM能力的演变过程
JSF
Capabilities + Performance
借助发动机状态监控系统，使得A-7E 飞机因发动机故障引发的事故率减少 90%；飞机每飞行小时的维修工时率 减少66%；飞机总的事故率降低66%。
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
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健康管理技术演变（4）
以信息为依据的维修
（IM，Informed Maintenance） 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。
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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 （二）舰载机PHM能力演变过程 （三）大型客机PHM能力演变过程
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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
发展阶段：
机内测试 （BIT）
外部测试
智能BIT
综合诊断
PHM
应用层次：
部件级 分系统级
系统集成 （区域管理器）
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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
e. 1999年，OSD启动了“综合诊断开放系统方法演示验证”（OSAIDD）研究计 划，探讨统一的、通用的综合诊断功能实现方法的可行性。OSAIDD的战略目 标是：降低费用，增加互用性，加快引入新技术。该项目通过对军、民领域 内具有不同测试和诊断特征的10个典型案例的深入研究和演示验证，最终提 出一种基于信息的综合诊断开放式体系结构，并制定了实施路线图。
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，强调采用“综合后勤保障”的途径来有效解决武器装备的保障 问题。
“诊断”问题成为贯彻综合后勤保障的瓶颈。 美国原安全工业协会于1983年首先提出了“综合诊断”的设想 ，对构成 武器装备诊断能力的各要素进行综合，并获得了美国军方的认可和大力 提倡。
17
2. 飞机PHM技术演变过程
（一） PHM技术的一般演变过程
(4) PHM技术诞生
需求牵引：系统复杂性、信息化和综合化程度大幅度提高
装备维修保障工作重点已由传统的以机械修复为主，逐步转变为以信息的 获取、处理和传输并做出维修决策为主。以往的事后维修和定期维修已经 无法很好地满足现代战争和武器装备对装备保障的要求，在这种情况下， 美军20世纪90年代末引入民用领域的CBM, 作为一项战略性的装备保障策 略，其目的是对装备状态进行实时的或近实时的监控，根据装备的实际状 态确定最佳维修时机，以提高装备的可用度和任务可靠性。
B.美国工业界综合诊断的研究活动
a. 开发综合诊断软件工具，在美军多种武器型号和NASA航天系统的研制、测试和维 修中应用
哈里斯公司开发了“武器系统测试性分析软件（WSTA） 质量技术系统公司开发了TEAMS综合诊断工具集 乔达诺自动化公司开发了并行工程工具集（CETS）和“诊断师”工具等。
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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？ 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？
通过观测、化验和医疗仪器, 结论由医生给出 多科医生一同诊断当前疾病
综合诊断
运用多种诊断技术诊断当前故障
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)
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。
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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。
V-22 H-60 H-53 COSSI IMD
JSF
Capabilities + Performance
故障预测与健康管理（PHM）技术研究
1
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