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 100083

Michael G. Pecht, 吴际

美国马里兰大学 CALCE电子产品与系统中心，马里兰，2074

Status and Perspectives of Prognostics and Health Management

Technology)

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 model

1. 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。据美军综合数据[1][2]，在武器装备的全寿命周期费用中，使用与保障费用占到了总费用的72%。与使用保障费用相比，维修保障费用

在技术上更具有可压缩性。PHM、基于状态的维修（CBM）、货架产品（COTS）、自主保障（AL）等都是压缩维修保障费用的重要手段 [2][3][4]。

从20世纪70年代起，故障诊断、故障预测、CBM、健康管理等系统逐渐在工程中应用。70年代中期的A-7E飞机的发动机监控系统（EMS）成为PHM早期的典型案例[5]。在30年的发展过程中，电子产品机上测试（BIT）、发动机健康监控（EHM）、结构件健康监控（SHM）、齿轮箱、液压系统健康监控等具体领域问题的PHM技术得到了发展，出现了健康与使用监控系统（HUMS） [6]、集成状态评估系统（ICAS）[7][8]、装备诊断与预计工具(ADAPT) [9]等集成应用平台，故障诊断、使用监测、与维修保障系统交联是这些平台具有的典型特征，但故障预测能力和系统集成应用能力很弱或没有。例如， ICAS正在提升其故障预测能力、开放式系统集成能力，更好地满足系统级集成应用的需求[8]。

工程应用及技术分析[10]表明，PHM技术可以降低维修保障费用、提高战备完好率和任务成功率[3][4] [10]：

•通过减少备件、保障设备、维修人力等保障资源需求，降低维修保障费用；

•通过减少维修，特别是计划外维修次数，缩短维修时间，提高战备完好率；

•通过健康感知，减少任务过程中故障引起的风险，提高任务成功率。

本文在阐述PHM概念及其框架的基础上，依据故障诊断与预测的人机环完整性认知模型，对故障诊断与故障预测技术进行了分类与综合分析；分析了故障诊断与预测技术的性能要求、定量评价与验证方法；清理了PHM技术的发展方向。

2. PHM的系统级应用

PHM系统一般应具备故障检测、故障隔离、增强的诊断、性能检测、故障预测、健康管理、部件寿命追踪等能力[4]，通过联合分布式信息系统（JDIS）与自主保障系统交联。联合攻击战斗机（JSF）的PHM系统分为机上与地面两部分。机上部分，包括推进系统、任务系统等若干个区域管理者（AM），完成子系统、部件性能检测，增强的故障诊断，实现关键系统与部件的故障预测等任务[4]。例如，推进系统区域管理者（AM）就集成了吸入碎片监控（IDMS）、发动机微粒监控（EDMS）、涡流叶片监控（ECBS）、滑油微粒监控（ODM）等功能[11]。

大多数故障诊断与故障预测工具都具有领域相关的特点[9][12]。采用开放式的体系结构（OSA），方便各种故障诊断与预测方法的不断完善，实现即插即用，成为了在系统级实现PHM的一项关键技术 [8]。