预测与健康管理(PHM)技术现状与发展
2024年PHM系统市场前景分析
2024年PHM系统市场前景分析引言预测性维护（Prognostics and Health Management，PHM）系统是一种利用数据分析和统计模型来监测、诊断和预测设备和系统健康状态的技术。
随着现代工业和服务业的发展，PHM系统在各个领域中的应用越来越广泛。
本文旨在探讨PHM系统市场的前景，并分析其潜在的发展趋势。
市场概况PHM系统市场根据应用领域可分为制造业、航空航天、交通运输、能源、医疗保健等不同领域。
预计到2025年，全球PHM系统市场规模将超过100亿美元，年复合增长率将超过20%。
市场的增长主要受到以下因素的影响：1.设备管理成本的降低：PHM系统可以提前监测设备的健康状态，避免因设备损坏带来的停机损失，降低设备维修和更换的成本。
2.提高设备可靠性：PHM系统可以实时检测设备的运行状况，及时发现故障和隐患，并采取相应的措施进行维修或更换，从而提高设备的可靠性和可用性。
3.优化维护策略：PHM系统可以根据设备的实际使用情况和健康状态，制定合理的维护策略，避免不必要的维护和停机时间，提高生产效率和利润率。
4.数据驱动的决策：PHM系统通过对大量数据进行分析和挖掘，可以提供决策支持和预测分析，帮助企业做出更加准确和科学的决策。
潜在的发展趋势1. 人工智能的应用随着人工智能技术的快速发展，PHM系统将更多地采用机器学习和深度学习等人工智能算法，提高设备健康状态的监测和预测能力。
人工智能技术将帮助PHM系统更好地识别设备异常行为和故障模式，提高预测的准确性。
2. 云计算和大数据的应用PHM系统需要处理大量的数据，包括设备传感器收集的数据、设备历史运行数据等。
云计算和大数据技术的应用将帮助PHM系统实现数据的存储、处理和分析，提高系统的性能和效率。
同时，云计算还可以实现PHM系统的远程监控和管理，提供更加便捷和灵活的服务。
3. 物联网的发展随着物联网技术的逐渐成熟和普及，设备之间的互联互通将成为可能。
PHM系统行业市场现状分析及未来三到五年发展趋势报告
PHM系统行业市场现状分析及未来三到五年发展趋势报告Analysis of the Current Market Status and Future Development Trends of PHM Systems IndustryPHM (Prognostics and Health Management) systems have gained significant attention in recent years due to their ability to monitor, analyze, and predict the health of various assets and systems. This article aims to provide an analysis of the current market status of PHM systems and offer insights into the future development trends over the next three to five years.Current Market Status:1. Growing Demand: The demand for PHM systems is steadily increasing across various industries such as aerospace, automotive, energy, and healthcare. This is primarily driven by the need to enhance operational efficiency, reduce maintenance costs, and minimize downtime.2. Technological Advancements: The PHM systems industry iswitnessing rapid technological advancements, including the integration of AI (Artificial Intelligence) and ML (Machine Learning) algorithms. These advancements have improved the accuracy and reliability of health monitoring and predictive analytics, leading to more effective maintenance strategies.3. Industry Collaboration: Collaboration between PHM system providers and industry stakeholders is becoming increasingly crucial. This collaboration ensures that the PHM solutions are tailored to the specific needs of different industries, resulting in improved performance and customer satisfaction.4. Regulatory Environment: The regulatory environment for PHM systems is evolving, with governments and regulatory bodies recognizing the importance of these systems in ensuring safety, reliability, and sustainability. Compliance with regulations and standards will play a significant role in shaping the market landscape.Future Development Trends:1. Expansion into New Industries: PHM systems will continue to expand into new industries, such as manufacturing, transportation, and telecommunications. These industries can benefit from the implementation of PHM systems to optimize their operations, reduce costs, and improve asset performance.2. Integration with IoT: The integration of PHM systems with the Internet of Things (IoT) will enable real-time data collection and analysis. This integration will enhance the capabilities of PHM systems by providing a more comprehensive view of asset health and enabling proactive maintenance actions.3. Predictive Maintenance as a Service (PMaaS): The rise of cloud computing and big data analytics will facilitate the emergence of PMaaS models. Instead of investing in expensive PHM infrastructure, companies can subscribe to cloud-based PHM services, reducing upfront costs and increasing accessibility.4. Focus on Data Security and Privacy: As PHM systems collect and analyze sensitive asset data, ensuring data security and privacy will be a top priority. Companies will needto invest in robust cybersecurity measures and comply with data protection regulations to gain the trust of their customers.Conclusion:The PHM systems industry is experiencing steady growth and is poised for further expansion in the coming years. Technological advancements, industry collaboration, and regulatory developments are driving the market forward. The integration of IoT, the emergence of PMaaS models, and a focus on data security and privacy will shape the future of PHM systems. Companies that embrace these trends and adapt to the changing market dynamics will be well-positioned for success in the evolving PHM systems industry.PHM系统行业市场现状分析及未来三到五年发展趋势报告PHM（预测与健康管理）系统近年来备受关注，因其能够监测、分析和预测各种资产和系统的健康状况。
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。
2023年PHM行业市场前景分析
2023年PHM行业市场前景分析PHM（Prognostics and Health Management）是一种具有前瞻性的健康管理系统，它结合了故障诊断、预测、预防和在线监督等技术，能够在产品使用寿命周期内监测并判断其工作状况，从而帮助企业实现维护保养、排除隐患和提高生产效率等目标。
PHM应用最为广泛的领域包括航空航天、汽车、工业制造、医疗卫生、能源等诸多领域，其市场空间和需求持续扩大，未来必将迎来更为广阔的发展前景。
一、PHM市场现状PHM技术应用最为广泛的领域为航空航天业。
通过对发动机、航电设备、燃油供给系统等的在线评估，PHM技术能够降低航空器故障率，确保飞行安全。
合理的PHM 方法能够降低机体运营成本，提高资产的利用效率。
此外，汽车领域同样为PHM技术应用的重要市场，后装PHM设备可以为汽车用户提供更加细致的车辆维护服务，降低汽车使用成本。
二、PHM市场趋势1.先进算法和数据分析将助推PHM的发展PHM技术需要对大量数据进行分析，才能帮助企业实现故障预测和检测。
随着大数据技术的完善和算法的不断进步，PHM技术的分析能力也将逐渐增强，为企业提供更好的决策支持。
2.数字药店发展将助力PHM在医疗卫生领域的应用数字化医疗已逐渐走入人们的生活。
网络医疗平台和数字药店的发展为PHM技术在医疗卫生领域的应用提供了更广阔的发展空间，未来数字医疗平台可能成为PHM技术快速应用的突破口。
三、PHM市场前景1.航空航天航空航天领域对PHM技术需求最为迫切，未来PHM技术在该领域的发展将保持高速增长。
近年来，全球车厂高度关注PHM技术，已经有多家世界知名车厂采用了PHM技术进行车辆健康管理。
2.工业制造工业生产是PHM领域的又一个重要应用领域，PHM技术能够支持制造企业在生产过程中实现“预见式维护”，降低生产成本，提高客户体验。
近年来，国内制造业竞争加剧，企业迫切需要提高生产效率、提高产品质量、降低生产成本，PHM技术为企业提供了坚实的技术支持。
2024年PHM系统市场调研报告
2024年PHM系统市场调研报告1. 概述本文档是对PHM（Prognostics and Health Management）系统市场进行的调研报告。
2. 背景PHM系统是一种利用传感器数据和分析算法，对设备和系统进行故障预测、健康状态监测和维修决策的技术。
随着工业自动化和物联网技术的快速发展，PHM系统在工程领域得到了广泛应用。
3. 市场规模根据市场研究数据，PHM系统市场在近年来呈现出快速增长的趋势。
根据统计数据显示，截至2020年，全球PHM系统市场规模达到XX亿美元，并预计在未来五年内以每年XX%的复合年增长率增长。
4. 市场分析4.1 市场驱动因素•设备维护成本的降低：通过预测设备故障并采取及时维护措施，可以降低设备维护成本和停机时间，提高设备的可用性和生产效率。
•智能制造的推动：PHM系统作为智能制造的一部分，可以帮助实现设备的智能化监测和维护，提高生产过程的效率和质量。
•物联网技术的发展：物联网技术的普及使得大量设备可以实现数据的采集和传输，为PHM系统的实施提供了基础。
4.2 市场挑战•数据采集与处理：设备数据的采集和处理是PHM系统实施的关键问题，需要解决数据不完整、噪声干扰等问题。
•技术标准的制定：目前缺乏统一的PHM系统技术标准，不同厂商之间的系统兼容性差异较大。
•数据安全和隐私保护：PHM系统需要处理大量的敏感数据，因此数据安全和隐私保护成为重要的考虑因素。
4.3 市场机遇•智慧城市建设：PHM系统可以在城市基础设施领域应用，实现对路灯、桥梁等设施的监测和维护，提高城市运行效率。
•农业领域的应用：PHM系统可以用于农业设备的监测和维护，优化农业生产过程，提高农产品质量和产量。
•航空航天领域的需求：航空航天领域对设备安全和可靠性要求高，PHM 系统可以提供关键的故障预测和维护决策支持。
5. 市场前景根据市场预测，未来几年PHM系统市场将继续快速增长。
•行业应用扩展：随着PHM系统技术的成熟和应用案例的积累，各行业对PHM系统的需求将进一步扩展。
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。
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随着高科技的不断注入，现代装备的高集成化、高智能化以及分析处理问题的高效化日益增强，随之而来的系统的故障诊断、维修保障和可靠性越来越受到人们的高度重视。
目前世界上大部分装备的维护多以定期检查、事后维修为主，不仅耗费大量的人力和物力，而且效率低下。
PHM(Prognosties and Health Management)预测与健康管理技术是综合利用现代信息技术、人工智能技术的最新研究成果而提出的一种全新的管理健康状态的解决方案。
PHM系统未来一段时间内系统失效可能性以及采取适当维护措施的能力，一般具备故障检测与隔离、故障诊断、故障预测、健康管理和部件寿命追踪等能力。
PHM技术的发展过得去是人们自我学习和提升的过程，即从对设备的故障和失效的被动维护，到定期检修、主动预防，再到事先预测和综合规划管理。
美陆军早期装备直升机的健康与使用监测系统就是PHM最原始的形态。
20世纪60年代，由于航空航天领域极端复杂的环境和使用条件驱动了最初的可靠性理论、环境试验和系统试验能及质量方法的诞生。
随着宇航系统复杂性的增加，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，迫使人们在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。
随着故障监测和维修技术的迅速发展，先后开发应用的有飞机状态监测系统、发动机监测系统、综合诊断预测系统以及海军的综合状态评估系统等。
随后出现的这些诊断故障原和检测状态的技术，最终带来了故障预测方法PHM的诞生。
上世纪末，随着美军重大项目F-35联合攻击机(JSF)项目的启动，正式把以上的故障预测和维修全面解决方案命名为预测与健康管理(PHM)系统，为PHM技术的诞生带来了契机。
PHM是JSF项目实现经济承受性、保障性和生存性目标的一个关键所在。
JSF的PHM系统是当前飞机上使用的(BIT)和状态监控的发展，这种发展的主要技术要素是从状态(健康)监控向状态(健康)管理的转变，这种转变引入了故障预测能力，借助这种能力从整个系统(平台)的角度来识别和管理故障的发性，其目的是减少维修人力物力、增加出动架次率以及实现自主式保障。
PHM技术的发展大致经历了由外部测试到机内测试(BIT)，进而测试独立出来成为一门学科，然后便是综合诊断的提出与应用，最后便是发展到现在的预测与健康管理(PHM)技术。
在航空航天、国防军事以及工业各领域中应用的不同类型的PHM系统，其体现的基本思想是类似的，区别主要表现在不同领域其具体应用的技术和方法的不同。
一般而言，PHM 系统主要有六个部分构成：
1、数据采集利用各种传感器探测、采集被检系统的相关参数信息，将收集数据进行有效信息转换以及信息传输等。
2、信息归纳处理接受来自传感器以及其它数据处理模块的信号和数据信息，将数据信息处理成后续部件可以处理的有效形式或格式。
该部分输出结果包括经过滤波、压缩简化后的传感器数据，频谱数据以及其它特征数据等。
3、状态监测接受来自传感器、数据处理以及其它状态监测模块的数据。
其功能主要是将这些数据同预定的失效判据等进行比较来监测系统当前的状态，并且可根据预定的各种参数指标极限值/阈值来提供故障报警能力。
4、健康评估接受来自不同状态监测模块以及其它健康评估模块的数据。
主要评估被监测系统(也可以是分系统、部件等)的健康状态(如是否有参数退化现象等)，可以产生故障诊断记录并确定故障发生的可能性。
故障诊断应基于各种健康状态历史数据、工作状态以及维修历史数据等。
5、故障预测决策故障预测能力是PHM系统的显著特征之一。
该部件由两部分组成，可综合利用前述各部分的数据信息，评估和预测被监测系统未来的健康状态，并做出判断，建议、决策采取相应的措施。
该部件可以在被监测系统发生故障之前的适宜时机采取维修措施。
该部分实现了PHM系统管理的能力，是另一显著特征之一。
6、保障决策主要包括人-机接口和机-机接口。
人-机接口包括状态监测模块的警告信息显示以及健康评估、预测和决策支持模块的数据信息的表示等；机-机接口使得上述各模块之间以及PHM系统同其它系统之间的数据信息可以进行传递交换。
需要指出的是，上述体系结构中的各部件之间并没有显明界限，存在着数据信息的交叉反馈。
PHM模型分类：
1、基于模型的故障诊断与预测故障诊断与预测一般需要先在系统的模型上测试和验证，以最少的耗费来获取直观有效的数据信息。
应用基于故障诊断与预测技术的系统模型，通常由一定的领域的专家给出，经过大量的数据验证，通常比较真实可靠。
基于模型的故障诊断与预测技术能深入对象系统本质的性质和实现实时的故障预测，并且对象系统的故障特征通常与模型参数相近或是紧密相联系。
随着对设备故障演化机理理解的逐步深入，模型可以被逐渐修正来提高其预测精度。
但是，实际工程应用要求对象系统的数学模型具有较高的精度与复杂的动态系统，建立精确的数学模型往往是个难于解决的矛盾。
因此基于模型的故障诊断与预测技术的实际应用范围和效果常常受到限制。
人们通过大量研究论证，逐步提出了许多相关的解决办法。
如基于随机滤波理论的故障预测技术是基于模型的故障预测技术的典型代表，包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无味滤波和粒子滤波。
2、基于状态信息的故障诊断与预测现在浒的基于状态的维修(Condition-based Maintenance,CBM)手段，直接采信被观测对象功能及性能信息进行故障诊断，是置信度很高的故障诊断、维修方法，得到了成功的应用。
CBM方式是通过对设备工作状态和工作环境实时监测，借助人工智能等先进的计算访求，诊断、预测和合理安排设备未来的维修调度时间。
CBM方法根据设备的实际运行状态确定设备的最小维护时间，降低设备全寿命周期费用，增加设备的稳定性。
CBM的思想即只有在设备需要维护时，才进行必要的维护，大大减少了不必要的检修、诊断耗费。
3、基于知识的故障诊断与预测在实际工程应用中，常常无法获得对象系统的精确数学模型，这就大大限制了基于模型的故障诊断与预测方法的实施。
而基于知识的故障诊断与预测访求不需要对象系统精确的数学模型，同时能够有效地表达对象相关的领域专家的经验知识，因此是很有前景的方法。
基于知识的故障诊断与预测技术的最大优势就是能够充分利用对象系统有关的领域专家经验知识。
但是，由于基于知识的故障诊断与预测技术本身更适合于定性推理而不太适合于定量计算，因而其实际应用还比较困难，单独使用专家系统或模糊逻辑进行故障诊断与预测的实例还不多见。
由于基于知识访求是一种半定量方法，在表述知识和推理方面有其独到之处。
因此，一般将其与其他技术相结合(如与神经网络结合的故障预测)，以期获得更好的应用效果。
基于知识的故障诊断与预测的一般原理是：①数理统计的模型，通过系统现象对应的关键参数集，依据历史数据建立各参数变化与故障损伤的概率模型(退化概率轨迹)，与当前多参数概率状态空间进行比较，进行当前健康状态判断与趋势分析。
通过当前参数概率空间与已知损伤状态概率空间的干涉来进行定量的损伤判定，基于既往历史信息来进行趋势分析与故障预测。
②神经网络(ANN)的模型，利用ANN的非线性转化特征，及其智能学习机制，来建立监测到的故障现象与产品故障损伤状态之间的联系。
利用已知的“异常特征-故障损伤”退化轨迹，或通常故障注入建立与特征分析结果关联的退化轨迹，对ANN模型进行“训练/学习”。
然后利用“训练/学习”后的ANN依据当前产品特征对产品的故障损伤状态进行判断。
BP算法是该模型应用最广泛的一种网络。
另外还有专家系统模型、模糊综合评判模型等。
PHM技术的发展经历了故障诊断、故障预测、系统集成三个日益完善的阶段，在部件级和系统级两个层次、在机械产品和电子产品两个领域经历了不同的发展历程。
当前PHM 技术的发展体现在以系统级集成应用为牵引，提高故障诊断与预测精度、扩展健康监控的应用对象范围，支持CBM与AL的发展。
PHM技术以一门新生力量已经成功应用于军事、民
用航空以及电子领域，并大大提升各应用领域的运作效率，有着广阔的发展前景。