故障预测与健康管理PHM技术研究
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。
展开剩余83%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)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。
地铁刚性接触网故障预测与健康管理
储转发两种通信模型。
查询：通过使用处理和平台框架来检
资源管理：计算、存储及实现两者互联 索数据分析结果，并响应数据消费层
互通的网络连接管理。
的请求。
技术方案——技术支撑
⑩访问
⑧分析
⑨可视化
大数据与云计算技④ 信交互术通 ③处理框架 ②平台
⑥数据收集
⑦预处理
⑤资源管理 ①基础设施
技术方案——业务逻辑
GB/T 35589-2017 信息技术大数据技术参考模型
基础设施：为PHM系统提供必要的物 数据收集：负责处理与数据采集层的
理资源，包括网络、计算、存储和环境。 接口和数据引入。
平台：包括逻辑数据的组织和分布，支 预处理：包括数据清洗、数据规约、
持文件系统方式存储和索引存储方法。 数据标准化、数据格式化和存储。
可维修性指数
维修人时、维 修度、修复率、 故障修复时间
技术方案——业务逻辑
功能一：运行监控
评分考核：各类各级评价结果扣分值 → 车间、班组 评分
多个维度评分考核(
)
弓网性能 大值评价
技术状态 扣分评价
标准化管理
扣分评价 ……
依据
TG/GD 124-2015
自定义
各局标准化 制度
性态告警：零部件发生故障可能性、维修前时间估计值、关键零部件剩余寿命
处理框架：提供必要的基础设施软件以 分析：根据接触网运行维修的要求，
支持实现应用程序能够满足数据量、速 确定分析数据的算法，从数据中提取
度和多样性的处理，包括批处理、流处 指导运行维修的信息，形成维修策略。
理，以及两者的数据交换与数据操作。 可视化：提供给数据消费层的数据元
信息交互/通信：包含点对点传输和存 素和呈现分析功能的输出。
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
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。
phm概念
基于PHM的系统工程：设备故障预测与健康管理方法PHM（Prognostics and Health Management）概念PHM，即预测与健康管理，是一种对系统和设备进行故障预测、健康评估、维护与维修管理的系统工程。
它涉及数据采集与处理、模型构建与训练、预测与决策制定、维护与维修策略、健康评估与管理、风险评估与控制、智能诊断与预测以及优化维护计划与成本等多个方面。
.数据采集与处理PHM首先需要对系统和设备进行数据采集与处理。
这包括从各种传感器、日志文件、维护记录等来源收集数据，然后对这些数据进行清洗、整合和标准化，以便用于后续的分析和模型构建。
.模型构建与训练基于数据采集与处理阶段得到的数据，PHM通过机器学习、统计模型、物理模型等手段构建预测模型，并对模型进行训练和优化。
这些模型可用于预测系统或设备的未来状态，以及识别潜在的故障或问题。
.预测与决策制定利用构建的预测模型，PHM可以对系统或设备的性能进行实时监测和预警。
当模型预测到可能出现故障或性能下降时，PHM会生成相应的决策支持信息，以指导维护和维修操作。
.维护与维修策略根据预测结果和决策支持信息，PHM制定相应的维护与维修策略。
这些策略可能包括预防性维护、修复性维护、状态监测等，以确保系统或设备在最佳状态下运行，降低故障率和停机时间。
.健康评估与管理PHM通过对系统或设备的性能进行评估，可以了解其当前的健康状态。
通过与历史数据和其他参考数据进行比较，可以识别出任何异常或性能下降，从而提前采取相应的措施进行干预和管理。
.风险评估与控制PHM不仅关注设备的状态，还关注其可能带来的风险。
通过对设备的安全性、可靠性和环境影响等进行评估，可以识别出潜在的风险并采取相应的控制措施。
这有助于降低意外事故发生的可能性，保障操作人员和设备的安全。
.智能诊断与预测借助人工智能和大数据技术，PHM可以进行智能诊断和预测。
通过对大量历史数据进行分析和学习，模型能够自动识别出故障模式、趋势和影响，并提前进行预警和预测。
小议高铁动车组故障预测与健康管理关键技术
小议高铁动车组故障预测与健康管理关键技术摘要：铁路交通的建设和安全运行是我国交通网络建设的重要内容，也是直接关系着居民日常出行的便利及安全的重要因素。
随着我国铁路交通建设的不断发展，技术水平不断提升，对故障的诊断和处理能力也不断提升，在高铁动车组的运行过程中，对故障的预测和处理能力是保障高铁动车组安全运行的关键，故障预测与健康管理系统（HPM）的应用，借助现代化的技术实现了对高铁动车组的运行安全。
本文通过探讨高铁动车组故障预测与健康管理关键技术，为高铁动车的安全运行提供保障。
关键词：高铁动车组；故障预测与健康管理；关键技术引言：在高铁动车组的运行过程中，对各类故障的准确预测和及时处理是保障高铁动车组运行安全，维护乘客生命及财产安全的关键。
故障预测与健康管理技术的应用，借助先进技术实现了对高铁动车组的智能化管理控制，有效减少了因各类故障给高铁动车组的运行所带来的影响，将事后处理转变为了事前预测、实时监控、精准定位的管理模式，提升了高铁动车组故障预测与处理的水平，保障了高铁动车组的稳定运行，为我国铁路事业的发展提供了强大的技术支持。
一、高铁动车组故障预测与健康管理技术概述故障处理与健康管理（以下简称PHM）系统是高铁动车组运行管理系统中的重要组成部分，PHM技术是借助传感器系统对高铁动车组的运行数据进行实时的收集，而后利用各类先进的智能算法如神经网络技术、大数据技术、物理模型技术、专家系统等，对高铁动车组的全部运行数据进行科学的分析和计算，而后综合评估高铁动车组运行的健康状态，并对各类事故发生的可能进行提前的预测和评估，针对性的采取一系列自动化、智能化的故障处理，从而借助先进的技术手段对高铁动车组的运行进行科学的监控和管理，保障高铁动车组的安全运行[1]。
PHM技术在高铁动车组中的应用，由智能化的集成预测系统替代了传统的传感器诊断技术，从而实现了对高铁动车组运行数据的实施监控和处理，提高了故障诊断的效率和故障处理的水平。
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PHM概述
技术沿革 技术特征 研究意义
健康管理技术演变（1）
▪ 综合运载器健康管理 从 VHM (Vehicle Health Management )到IVHM（Integrated VHM） “综合”（即“I”）意味着健康管理遍及运载器的所有部分及生命周期的所有阶段。
▪ 预测及健康管理 （PHM, Prognostics and Health Management） 这是联合攻击战斗机JSF研制中对IVHM概念的另一种提法，它的PHM（空中）+ JDIS （地面）构成完整的IVHM系统。
健康管理技术演变（2）
▪ 故障检测、隔离和重构 （FDIR，Fault Detection, Isolation and Reconfiguration），60/70年代的空间工业中采用， 以各子系统的BIT为基础，以故障代码的形式报告，以报警为主，重构在低层系统实现，缺 少预测。
▪ 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。
健康管理技tenance）
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。
发展阶段：
2. 飞机PHM技术演变过程 （一） PHM技术的一般演变过程
外部测试 应用层次：
机内测试 （BIT）
智能BIT
部件级
分系统级
综合诊断
PHM
系统集成 （区域管理器）
2. 飞机PHM技术演变过程
（一） PHM技术的一般演变过程
(1) 从外部测试到机内测试（BIT）（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。
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。 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
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？
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
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。
▪ 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
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。
2. 飞机PHM技术演变过程
（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） 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
结论由诊断软件给出
多科会诊
综合诊断
多科医生一同诊断当前疾病
运用多种诊断技术诊断当前故障
疾病预防与保健
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)
故障预测与健康管理PHM技术研究
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
PHM应用 典型应用举例
故障诊断与综合健康管理 ——与医学概念的类比
医学
工程
疾病诊断
故障诊断
通过观测、化验和医疗仪器,
通过传感器、信号处理和检测仪
结论由医生给出
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？