航空领域军机的机电产品的故障预测和健康管理技术综述 +
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随着航空工业的快速发展，航空机电产品的性能要求越来越高，而故障的发生给航空事业带来了很大的安全和经济风险。
航空机电产品故障预测和健康管理技术的研究和应用变得尤为重要。
航空机电产品故障预测和健康管理技术是利用先进的传感器、智能算法和云计算技术，通过对航空机电产品的运行状态进行监测、数据采集、分析和诊断，实现对故障的提前预测和风险排查，以及对机电产品的健康状况进行有效管理和维护的技术手段。
其主要目标是减少故障发生的频率和影响，提高航空机电产品的可用性和安全性，降低维修和运营成本。
航空机电产品的故障预测主要是通过对航空机电产品的运行数据进行采集和分析来实现的。
这些数据可以包括温度、压力、振动、电流、电压等多种参数，通过对这些参数的实时监测和分析，可以获得机电产品的运行状态和健康状况，从而判断是否存在故障隐患。
利用智能算法和机器学习技术，可以对大量的历史数据进行模式识别和分析，找出与故障相关的特征，建立故障预测模型，从而提前发现潜在的故障和风险。
航空机电产品的健康管理主要包括故障诊断和维修决策。
通过对故障的准确定位和分析，可以确定故障原因和影响范围，提供可行的维修方案和决策支持。
通过对机电产品的健康状况进行监测和评估，可以制定合理的维护计划和预防措施，保证机电产品的正常运行和延长使用寿命。
航空机电产品故障预测和健康管理技术的应用可以有效地提高航空机电产品的可靠性和安全性。
它可以提前发现故障和风险，避免故障的发生和事故的发生，保证航空事业的高效运行。
它可以减少维修和更换零部件的频率，节约维修成本和时间，提高机电产品的使用效率和经济效益。
它可以为运营商提供决策支持和数据分析，优化运营规划和资源配置，提高航空运输的安全性和效益。
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随着航空业的不断发展，航空机电产品的可靠性和安全性已经成为影响民航运输的关键因素之一。
在航空机电产品的使用过程中，难免会出现各种故障，这些故障如果不能及时预测和处理，就会对飞行安全和航班正常运行带来不良影响。
为了有效地预测和管控航空机电产品的故障，航空机电产品健康管理技术越来越得到关注。
航空机电产品健康管理技术，又称为互联健康监测（IHUMS）技术，是一种基于物联网和云计算等新技术的智能化检测和管理系统。
其目的是通过实时采集和处理航空机电产品的运行数据，分析出产品的运行状况及其健康状况，预测可能出现的故障，并指导相应的维护保养。
这种技术一般包括以下几个方面。
首先，航空机电产品健康管理技术需要实时采集和处理机电产品的运行数据，包括机器振动信息、温度信息、油压信息、电压电流信息等。
这些信息需要通过传感器等设备实时采集，并传输到数据中心进行分析和处理。
数据中心可以利用云计算等技术对大量的数据进行存储、处理和分析，以便对产品的运行情况和健康状况进行监测和预测。
其次，航空机电产品健康管理技术需要进行分析和预测。
通过对机电产品的运行数据进行分析，可以得到产品的运行状况和健康状况。
比如，可以判断产品是否存在过载或者过热的情况、是否存在震动或者噪声异常等状况。
通过将这些数据与历史数据进行比较，可以预测可能出现的故障，并及时采取相应的维护措施。
最后，航空机电产品健康管理技术需要提供相应的指导和管理服务。
当系统预测出可能出现的故障时，需要及时通知相应的技术维修人员或者相关部门进行处理。
此外，该技术还可以提供更加智能化和精准化的维护保养建议和服务。
比如，可以针对不同的机型和使用环境，提供相应的维护周期和维护方案，为产品的安全和可靠运行提供保障。
总之，航空机电产品健康管理技术的出现，可以帮助航空公司和相关机构预测和处理机电产品的故障，提高航班的安全性和可靠性。
同时，该技术还可以为机电产品的维护保养提供更加智能化和精准化的服务。
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作者：杜志兴来源：《科技创新导报》 2014年第16期杜志兴(中航金城南京机电液压工程研究中心江苏南京 211106)摘要:随着航天系统复杂性与综合性、智能化程度的提高，对航空机电产品的维护与保障的成本不断提高，同时由于组成环节与影响因素的增加，航空机电产品发生故障的几率也越来越大。
基于航空机电产品可靠、安全、经济方面考虑，故障预测与健康管理技术受到了越来越多的重视与应用。
在国内外的航空机电产品检测技术中，故障预测与健康管理技术已经成为了核心的技术。
该文主要介绍了故障预测与健康管理在航空机电产品中的发展情况，以航空机电产品为例对故障预测与健康管理技术进行了阐述与分析。
希望通过对故障预测与健康管理技术现状的描述来为未来更加先进的航空机电产品故障预测与健康管理技术的发展提供参考与依据。
关键词:航空机电产品故障预测与健康管理中图分类号：TP206文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）06（a）-0164-01故障预测与健康管理技术的作用是监控和预测系统完成其功能的状态，其中包括剩余寿命、故障预测等。
相关的分析研究表明，故障预测与健康管理技术能够将维护的费用降低，提高系统或设备的完好、保证任务的成功。
电子系统的故障预测与健康管理技术已经成为了国内外的研究热点。
航空机电产品中也可以使用故障预测与健康管理技术，该文对其进行了探讨，希望为以后的航空机电产品的发展提供参考。
1 故障预测与健康管理技术概述故障预测与健康管理（Prognostic and Health Management，简称PHM）中包含着连个方面的内容，一方面是健康，即与期望的正常性能状态相比较的性能下降程度或偏差程度；另一方面是预测，即以系统现在或者历史性能状态为依据，对部件或者系统的功能状态进行预测性的诊断。
PHM技术的发展基础是传统的健康监控与故障诊断技术。
系统与设备性能不断增加、变得更为复杂，再加上信息技术的飞速发展，PHM技术的发展历程可以归结为从开始的外部测试发展到机内测试，渐渐地发展成为一门独立的学科，随着综合诊断的提出与不断发展，PHM体系形成并得到了完善。
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随着航空业的快速发展，飞机安全性和可靠性成为航空公司和制造商最为关注的问题之一。
飞机的机电产品在飞行过程中扮演着至关重要的角色，任何故障都可能对飞机造成严重影响。
对航空机电产品故障进行预测和健康管理至关重要。
随着先进的技术的应用，航空机电产品的故障预测和健康管理技术已经取得了长足的进步。
1.故障数据分析对于航空机电产品的故障预测，首先需要收集大量的故障数据，并进行深入的分析。
这些数据可以来自于实时监测系统、维修记录、航空公司的报告等渠道。
通过对这些数据进行分析，可以发现故障的规律和趋势，为故障的预测提供数据支持。
2.机器学习算法应用随着人工智能和大数据技术的迅速发展，机器学习算法成为航空机电产品故障预测的重要工具。
通过对大量的数据进行训练和学习，机器学习可以识别和分析出故障的特征，从而预测机电产品可能发生的故障类型和时间。
这种智能化的故障预测技术大大提高了飞机的安全性和可靠性。
3.状态监测系统状态监测系统是航空机电产品故障预测的重要手段之一。
通过安装各种传感器和监测设备，实时监测飞机的运行状态和机电产品的工作情况。
这些监测数据可以与历史数据进行比较分析，及时发现异常情况，预测可能的故障发生。
二、航空机电产品健康管理技术1.维修预测技术航空机电产品的健康管理不仅包括故障预测，还需要进行维修预测。
通过对机电产品的运行情况和使用寿命进行分析，可以预测出维修和更换零部件的时间点，为维修计划提供数据支持。
2.远程健康管理远程健康管理技术是航空机电产品健康管理的重要手段。
通过远程监测系统，航空公司和制造商可以实时监测飞机的运行情况，及时发现问题并进行处理。
这种远程健康管理技术大大提高了飞机的维护效率和安全性。
航空机电产品的健康管理离不开大数据分析。
通过对大量的监测数据进行汇总和分析，可以发现机电产品的工作情况和趋势，及时进行干预和维护，保障飞机的安全运行。
三、技术发展趋势随着航空业的不断发展，航空机电产品故障预测和健康管理技术也在不断创新和发展。
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航空机电产品故障预测和健康管理技术是一种通过对航空机电设备的运行数据进行分析和监测，提前预测设备可能出现的故障，并采取相应的预防措施，从而提高设备的可靠性和安全性的技术手段。
1. 数据采集与存储：通过在航空机电设备上安装传感器，采集设备的运行数据，包括振动、温度、压力、电流等等。
将采集到的数据进行实时存储和处理，以便进一步分析和预测。
2. 数据分析与建模：通过对采集到的数据进行统计和分析，构建设备的数学模型，了解设备的正常运行状态和异常特征。
利用机器学习和数据挖掘等方法，处理和分析大量数据，识别出潜在的故障特征和模式。
3. 故障预测与诊断：基于建立的模型和算法，对设备的运行状态进行评估和预测。
通过比对设备实际运行情况和模型预测结果，及时预测设备可能出现的故障，并提供相应的诊断信息，以提醒维修人员采取相应的维修措施。
4. 健康管理与维修优化：通过对航空机电设备进行定期巡检和监测，及时发现可能的故障，并做好维护和保养工作，延长设备的使用寿命。
基于故障预测和诊断结果，优化维修计划和资源配置，提高维修效率和降低维修成本。
航空机电产品故障预测和健康管理技术的应用，可以显著提高航空飞行安全性和设备可靠性，降低事故发生的风险。
通过提前预测和诊断设备故障，可以及时采取维修措施，减少设备的停机时间，提高运营效率。
在设备上安装传感器和进行数据分析，可以实现对设备运行状态的实时监测和评估，为维修人员和运营管理者提供决策支持和参考，提高整体的运行管理水平。
航空机电产品故障预测和健康管理技术是一项重要的航空领域技术，对于提高航空设备的可靠性和安全性具有重要意义。
随着现代航空技术的不断发展，该技术在航空工业中将起到越来越重要的作用。
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
航空机电产品故障的预测和健康管理技术是指利用现代数据分析和监测技术对航空机电产品进行监测、预测和管理，以提前发现和解决潜在的故障问题，保障飞机的运行安全和可靠性。
随着航空业的快速发展和航空飞行器的复杂性增加，航空机电产品故障的发生频率也在逐渐增加。
传统的定期检查和维护无法满足对飞机可靠性和航空安全性的要求，因此需要引入航空机电产品故障预测和健康管理技术。
1. 数据监测和采集：通过传感器、监测设备等手段对飞机的机械、电气、电子等关键部件进行实时监测和数据采集。
采集的数据可以包括振动、温度、压力、电流等信号，用于分析飞机的工作状态和故障预警。
2. 数据分析和处理：通过对采集的大量数据进行分析和处理，利用机器学习、数据挖掘等技术，提取特征并建立模型，以实现对飞机的故障预测和健康管理。
分析和处理的过程可以包括信号处理、故障诊断、故障预测等步骤。
3. 故障诊断和预测：通过对分析和处理后得到的数据，结合机电产品的特性和工作原理，进行故障诊断和预测。
通过对故障模式的分析和识别，可以提前判断飞机可能出现的故障，并采取相应的维修措施，避免故障的发生。
4. 健康管理系统：建立完善的健康管理系统，实现对飞机的实时监测、数据分析和故障预测。
该系统可以对飞机进行全面的健康状况评估，并为维修人员提供故障诊断和维修方案，以提高飞机的可靠性和安全性。
航空机电产品故障预测和健康管理技术的应用可以提高飞机的可靠性和安全性，减少故障对航空运输的影响，降低维修成本和飞机停场时间。
在未来，随着技术的不断发展和航空工业的进一步成熟，航空机电产品故障预测和健康管理技术将会得到更广泛的应用。
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
航空机电产品的故障预测和健康管理技术是为了提供更可靠、高效和安全的飞行服务而开发的一种技术。
它通过利用先进的数学模型和算法，对航空机电产品的运行数据进行分析和处理，从而准确预测可能发生的故障，并在故障发生之前采取相应的维修措施，以避免事故的发生。
1. 数据采集和监测技术：通过传感器等设备对航空机电产品进行实时数据采集，并监测其运行状态。
这些数据包括温度、压力、震动等多个指标，可以反映出航空机电产品的健康状况。
2. 数据分析和处理技术：通过对采集的数据进行分析和处理，可以提取出有效的特征并建立数学模型。
这些模型可以用来预测航空机电产品的故障，并给出相应的维修建议。
4. 运行优化技术：通过分析航空机电产品的运行数据，优化其运行策略，减少能耗和维修成本。
可以通过调整航空机电产品的工作参数，降低其能耗，提高其效率。
航空机电产品的故障预测和健康管理技术在航空工业中应用广泛。
它可以提高航空机电产品的可靠性和安全性，延长其使用寿命，并降低维修成本和停机时间。
它也可以提供更精确和实时的维修建议，帮助维修人员更准确地判断故障的原因和解决方案。
航空机电产品的故障预测和健康管理技术是一项非常重要的技术，它可以为航空工业带来巨大的经济效益和安全保障。
随着科技的不断发展，相信这项技术将会得到进一步的完善和推广。
航空航天领域故障预测与健康管理技术研究综述
(%)航天系统与技术 (21)航空航天领域故障预测航天系统部林燕随着新技术的广泛应用和功能、性能不断丰富强化，航空航天装备系统的度越来越高。
应用场合的特殊性要求航空航天装备对故障的容忍度极低，这与愈发复杂的系统可能带来的风险产生矛盾。
因而，传统的定期排查、事后管理维修等系统维护手段已经无法适应航空航天装备发展趋势，高效、准确、低成本的航空航天装备监测维护系统和科学的维修管理技术，以及视情维修方法的需求愈发强烈。
在此背景下，应用于航空航天装备的故障预测与健康管理技术(PHM)应运而生。
PHM是一项广泛应用于各个领域的新兴综合技术，它综合利用复杂传感网络技术、数据融合与现代信息处理技术、人工智能和机器学习算法等最新的科技成果，对复杂系统未来一段时间内失效或发生故障的情形提供预测，并在故障发生时，为故障发生位置和类型提供准确的判断。
同时，根据故障预测与判断结果，基于可靠性,为中心的维修(RCM)提供依据，并与基于状态的维修(CBM)有效对接。
因此，PHM系统可以精准预测故障的发生并确定故障的位置和种类，极大地提高装备运行维护的效率。
通过与维修管理系统的对接，显著提高维修工作的及时性和准确性。
相较于定期维护、人工判断故障性质和事后维修等传统方法，不仅能够大大降低航空航天装备的故障率和事故率,而且能够优化装备维护管理工作,显著降低维护成本。
目前，西方发达国家的航空航天装备体系已经基本配套完整的PHM系统，参与信息的搜集、融合和处理分析，进而做出维修管理决策和装备实时监测。
国内关于航空航天装备的PHM技术方兴未艾，但和西方发达国家相比仍然有彳馱差距。
Aerospace China2019.5*PACE SYSTEM AND TECHNOLOGY一航空航天装备PHM 技术的发展概况PHM 技术，概括来说，就是将传感器釆集的数据进行处理、融合，由计算机根据一定的模型，依 据相应的算法得到检测目标当前的状态和未来一段时间的变化趋势。
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航空领域军机的机电产品的故障预测和健康管理技术综述数字集成电路设计与可靠性作业目录1.前言 (3)2.主题 (3)2.1.国外飞机机电系统PHM的发展情况 (3)2.2.国内飞机机电系统PHM的发展情况 (7)2.3.当前军机机电系统PHM的主要体系结构 (8)2.4.军机机电系统PHM的主要建模方法 (9)2.5.飞机PHM系统建模 (10)2.6.飞机典型部件PHM系统建模分析及试验验证 (11)2.7.军机通用PHM平台 (14)2.8.实现PHM的支撑技术 (16)3.总结 (17)4.参考文献 (17)5.致谢 (17)1.前言随着现代武器装备复杂性、综合化、智能化程度的不断提高，为了以更经济有效的方式满足现代战争联合作战和网络中心战等新型作战模式对武器作战效能和敏捷、准确和经济的持续保障能力的需求，综合的故障诊断、预测与健康管理(PHM)技术获得美英等军事强国越来越多的重视和应用。
为适应未来作战环境的需要，根据未来新一代战机的具体技术和新时期对维修保障的需求，研究新的故障诊断体系和技术方法是十分必要的。
美军在联合攻击战斗机JSF提出的预测与健康管理(Prognosticsand Health Management，PHM)就是这样的技术。
而飞机的机电系统是飞机的成员级的重点组成部分，飞机机电系统引入PHM概念是很有必要的。
PHM是由机上部分(简称机载PHM)和机下部分(简称机下PHM)构成的一体化系统。
其中，机载PHM是以提高系统可靠性、可用性和安全性为目的，可在无需人工或者外部设备参与的情况下，利用先进的传感器(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)的集成，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)和智能模型(如专家系统、神经网络、模糊逻辑等)，来完成飞机健康状态的全方位实时监测、故障检测和隔离以及故障预测，为实现系统重构提供信息，同时将健康状态信息提供给机下的自主式保障信息系统(ALIS)，从而实现预测维修和自主式维修保障目的。
2.主题2.1.国外飞机机电系统PHM的发展情况回溯历史，1961年美国执行阿波罗登月计划后，发生了一系列设备故障酿成的悲剧，直接引发了1967年在NASA倡导和美国海军研究室(ONR)主持下对机械故障预防的开创性研究工作，标志着现代装各故障诊断的开端。
伴随新技术变革，40年来监控与诊断技术获得了长足进展，特别在航天和军事装备可靠性安全性保障方面发展迅速。
毋庸置疑，装备故障诊断的重要目标应该是故障预测，特别是关键部件剩余寿命预测和估计，乃至整个系统的精确维修与健康管理。
所谓预测，即预计性诊断部件或系统完成其功能的状态，包括确定部件的残余寿命或正常工作的时间长度；所谓健康管理，是根据诊断／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代表了一种方法的转变，即从传统的基于传感器的诊断转向基于智能系统的预测，反应性的通信转向主动性的3Rs(即在准确的时间对准确的部位采取正确的维修活动)。
PHM重点是利用先进的传感器的集成，并借助各种算法和智能模型来诊断、预测、监控和管理飞机的状态。
这一技术的实现将使传统的事后维修或定期维修被基于状态的维修(CBM，亦称视情维修)所取代。
PHM技术早在2000年就被列入美国国防部威胁减少局的《军用关键技术》报告中，国防部最新的防务采办文件将嵌人式诊断和预测技术视为降低总拥有费用和实现最佳战备完好性的基础，进一步明确确立了PHM技术在实现美军武器装备战备完好性和经济可承受性方面的重要地位。
目前，PHM已成为美国国防部采购武器系统的一项要求。
PHM技术的演变过程足人们认识和利用自然规律过程的一个典型反映，即从对故障和异常事件的被动反应，到主动预防，再到事先预测和综合规划管理。
PHM 技术是在传统的状态(健康)监控和故障诊断技术基础上发展起来的。
随着系统和设备性能和复杂性的增加以及信息技术的发展，PHM技术的发展经历了由外部测试到机内测试(BIT)一测试性成为一门独立的学科一综合诊断的提出与发展一预测与健康管理(PHM)系统的形成等的发展演变过程。
在应用产品层次上，从过去的部件和分系统级发展到现在的覆盖整个平台各个主要分系统的系统集成级；在机械产品和电子产品等领域经历了不同的发展历程，并最终汇聚形成一种综合的故障诊断、预测与健康管理系统。
2.1.1.从外部测试到机内测试早期的系统比较简单．由彼此独立的模拟系统构成，其故障诊断主要采用人工测试，维修测试人员的经验和水平起着重要作用。
航电系统为分立式结构，依靠人工在地面上利用专用或通用测试设备检测和隔离飞机中的问题(外部测试)。
外部测试设备需要和被测对象连接，获取其状态信息之后才能进行测试和诊断。
有些重要的系统和设备，如飞机上的各系统和设备，操作人员需要实时了解其运行状态，如有故障能及时采取措施，所以需要被测系统本身具有一定的自测试能力，这就产生了嵌入式的机内测试(BIT)。
BIT最初是为了警告飞行员有重要部件出了关键故障。
后来又成为支持机械师查找故障的助手。
早期的BIT只是检测几个主要参数，由人工判断是否为故障，故障隔离则由外部测试设备来完成。
后来，由于技术的进步，系统和设备复杂程度增加，检测故障也更困难，因而要求有更强的BIT能力。
部件的小型化，特别是计算机技术的广泛应用，为BIT发展提供了有利条件，机内测试能力得到了迅速提高，并出现了能够自动检测和隔离故障的机内测试设备(BIT)。
2.1.2.测试性成为一门独立学科随着外部测试和机内测试的发展就产生了测试性设计问题。
对于复杂的系统和设备，其故障诊断需要综合运用机内测试和外部测试能力才能实现最佳的诊断能力。
而要进行机内测试，必须首先把BIT／BITE设计到被测系统中去，要进行外部测试，被测系统要能够方便地与外部测试设备连接，以提供充分的状态信息。
因此，需要对被测系统进行测试性设计。
1985年，美国国防部颁布了军用标准《电子系统和设备的测试性大纲》(MIL—STD-2165)，把测试性作为与可靠性、维修性同等重要的产品设计要求，规定了电子系统和设备各研制阶段应实施的测试性设计、分析与验证要求及实施方法，标志着测试性成为一门与可靠性、维修性并列的独立学科。
2.1.3.综合诊断的提出与发展20世纪七八十年代，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。
经过深入研究发现，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，其它诊断要素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，强调采用“综合后勤保障”的途径来有效解决武器装备的保障问题。
在此过程中，“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(现在的国防工业协会NDIA)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。
综合诊断通常定义为通过考虑和综合测试性、自动和人工测试、维修辅助手段、技术信息、人员和培训等构成诊断能力的所有要素，使武器装备诊断能力达到最佳的结构化设计和管理过程。
其目的是以最少的费用最有效地检测、隔离装备内已知的或预期发生的所有故障，以满足装备任务要求。
综合诊断不是一项新技术或技术组合，也不是一个产品，而是一种系统工程过程。
综合诊断的实施必须从装备设计开始．并贯穿于其寿命周期的各个阶段。
综合诊断实施的基本途径在于”综合”，即通过有效的组织和配置使各组成单元成为一个整体协同地起作用，具体包括各诊断要素的综合、各维修级别的综合和寿命周期各阶段的综合三方面的内容。
美国国防部从20世纪80年代中期开始相继实施了一系列综合诊断研究计划，并于1991年4月颁布了军用标准《综合诊断》(MIL—sTD—1814)，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。
综合诊断策略在20世纪80年代中后期开始研制的新一代装备(空军F 一22、海军的攻击核潜艇SSN-21、陆军的主战坦克MIA2等)及在研的F-35(JSF)飞机上得到应用。
20世纪90年代以后，英、法等欧洲发达国家及俄罗斯也效法美国的做法，提倡在武器装备中通过采用类似综合诊断系统方案的综合维修系统来实现最大的故障检测和隔离能力，以提高武器装备的战备完好性，降低寿命周期费用。
冷战结束后，随着美军军费的缩减以及老龄武器装备的日渐增多，美军方和工业界都认识到，影响综合诊断推广应用的主要障碍是缺少一个针对综合诊断的开放系统方法。
于是，在1999年，美国国防部办公厅(0SD)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，以降低费用，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。
美国工业界和学术界也积极开展了综合诊断研究活动。
比如，美国国防工业协会NDIA(原美国安全工业协会)多年来一直致力于综合诊断的研究和推广应用，综合诊断这个概念就是该协会首先提出的。
近些年来，NDIA系统工程委员会开展了嵌入式诊断方法研究；研究和提出通过综合诊断和改进BIT来降低虚警率的具体措施建议；并受JSF项目委托，开展了电子预测能力和数据需求研讨和研究；为改善机械系统的诊断和预测能力，美”联合大学综合诊断研究中心”，针对机械故障机理、无损检测技术、机械状态监控方法等展开广泛研究。
2.1.4.预测与健康管理系统的形成自20世纪90年代末以来，随着信息技术突飞猛进的发展和广泛应用，综合诊断系统向测试、监控、诊断、预测和维修管理一体化方向发展，并从最初侧重考虑电子系统扩展到电子、机械、结构、动力等各种主要分系统都考虑到，形成综合的诊断、预测与健康管理系统的时机已经成熟。
总的来说，PHM系统是在需求牵引、技术推动下．并借助JSF项目的研制契机而诞生的。
随着系统复杂性、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，这些需要借助PHM技术来实现l另一方面，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，意味着允许在机上实时完成更多的数据存储和处理功能，消除过多依赖地面站来处理信息的需要，为PHM能力创造了条件I加之，20世纪90年代中期启动的JSF项目提出了经济承受性、杀伤力、生存性和保障性四大支柱目标，并因此提供了自主式保障方案，借此机遇诞生了比较完善的、高水平的PHM系统。