武器装备故障预测与健康管理系统的关键技术

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新一代航空武器装备的故障预测与健康管理技术

新一代航空武器装备的故障预测与健康管理技术

完成系统的任 务
2 P M 系统 的结 构 及 关 键 技 术 H
2 P M系统的结构 . H 1 P M系统 的体系结构主要 由数据 获取层 、 H 数据处理层 、 状态监测 层、 健康评估层 、 障预测层 、 故 决策支持层 、 显示层等 7 层组成 。 () 1 数据获取层 数据获取层位 于七层结构 的最底层 . 该层与航空武器装备上 的特 定物理测量设备 相连接 ,其功能 是收集来 自数据 总线上 传感器 的信 号 . P M系统进行 下一 步的工作提供数据支持 为 H () 2 数据处理层 该层的主要功能是处理来 自数据获取层的数据 . 通过一些特征提 取算法把所 获取的数据转换成状态监测层 、 健康评估层和故 障预测层 所需要 的形式 .这些信号特征 能够 以某一种形 式表征系统, 组件 的健 康。
【 bt c]r nsc adhahm ng et (H ) e nl yi a dacdt ho g o t tm i eac adm ngm n f e A s atPo oi n el aae n P M t h o g s navne cnl f e , a t ne n aae et o nw r g ts t m c o e o y s nn r
21 0 1年
第 3 期 1
S INC CE E&T C O O E HN L GYI F R TO N O MA I N
0科教前沿0
科技信息
新一代航空武器装备的故障预测与 健康管理技术
孙 盛坤 叶 文 2 f. 1中国人 民解 放 军海 军装备 部天 津军事 代表 局 中 国 北 京 1 0 7 ; 0 0 3 2 中国人 民解 放军 海军 航空工 程学 院 山东 烟 台 2 4 0 ) . 60 1

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究导弹武器装备是军事领域中重要的作战利器,为了保证导弹武器装备的高可靠性和持续性能,需要建立健康管理体系并研究相关的关键技术。

导弹武器装备的健康管理体系包括健康监测、健康评估、健康预测和健康维护四个方面。

健康监测是指对导弹武器装备进行状态监测和故障诊断,通过对各种传感器和采集系统的数据采集与分析,实时监测导弹武器装备的工作状态和健康状况,发现异常和故障,为后续的健康评估和预测提供数据支持。

健康评估是指对导弹武器装备的状态进行评估,包括对关键性能参数、结构强度和可靠性等进行评估,并给出健康状况的量化指标。

通过对各种评估算法和数学模型的研究,可以准确地评估装备的工作状态和剩余寿命,为后续的健康预测和维护决策提供依据。

健康预测是指通过对导弹武器装备的历史数据和状态监测数据进行分析和建模,预测未来的工作状态和可靠性,及时预警并采取相应措施,避免潜在的故障和事故的发生。

通过对各种预测算法和机器学习方法的研究,可以提高预测的准确性和可靠性,提前做好维护和修复的准备。

健康维护是指根据导弹武器装备的健康状况和健康预测结果,采取相应的维护和修复措施,保证装备长时间的稳定工作和持续性能。

健康维护包括定期维护、预防性维护和应急维护等,通过科学合理的维护措施,可以降低故障率和维修成本,提高导弹武器装备的可靠性和可用性。

关键技术是导弹武器装备健康管理的技术支撑,包括大数据分析、故障诊断、故障预测、寿命评估、自适应控制和智能维护等方面。

大数据分析是指通过对大量的历史数据和实时监测数据进行分析,挖掘出隐藏在数据背后的规律和模式,提取有用的特征和信息,为健康评估和预测提供支持。

故障诊断是指通过对导弹武器装备故障的分析和归类,确定故障的类型和原因,快速准确地定位故障点和故障部件,为及时维护提供依据。

自适应控制是指根据导弹武器装备的工作状态和健康状况,自动调整控制参数和工作模式,保证装备的稳定工作和最佳性能。

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究摘要:导弹武器装备在军事应用中起到至关重要的作用,而装备的健康状态对于其性能和功能的保持具有至关重要的影响。

为了提高导弹武器装备的健康管理水平和保障其长期可靠运行,需要建立一套完善的健康管理体系。

本文旨在探讨导弹武器装备健康管理体系的关键技术,并介绍了一些相关的研究进展和应用。

一、引言1. 健康监测技术健康监测技术是导弹武器装备健康管理体系的基础,其主要任务是实时监测装备各部件的健康状态。

现代导弹武器装备通常采用传感器网络进行健康监测,通过传感器获取各部件的工作状态和性能参数,并将其传输到监测系统进行分析和处理。

常见的健康监测技术包括振动监测、温度监测、压力监测等。

2. 故障预测技术故障预测技术是指通过对装备运行数据的分析和处理,预测可能出现的故障并采取相应的措施进行修复或更换。

故障预测技术可以有效地提前发现装备故障的潜在风险,避免由故障引起的事故和损失。

常见的故障预测技术包括模型预测、数据挖掘、神经网络等。

3. 维修支持技术维修支持技术是指为装备维修提供相应的技术支持和服务,包括维修手册、维修培训、维修设备等。

维修支持技术可以提供快速和有效的维修服务,提高装备的可靠性和可用性,减少维修成本。

常见的维修支持技术包括远程诊断、远程维护等。

4. 健康评估技术健康评估技术是对导弹武器装备进行全面评估和分析,以判断其健康状态和性能水平。

健康评估技术可以评估装备的可靠性、可用性和性能变化,为装备的维护和改进提供科学依据。

常见的健康评估技术包括可靠性分析、性能测试、寿命评估等。

三、研究进展和应用目前,国内外学者在导弹武器装备健康管理体系的关键技术方面进行了一些研究。

美国国防部和国防高级研究计划局联合启动了“装备基于健康的维修与管理”项目,旨在研究和开发导弹武器装备的健康管理技术。

我国军事科学院、航天科技集团等单位也进行了相关研究,并在实际装备中进行了应用。

导弹武器装备健康管理体系的关键技术在军事应用中具有重要意义。

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究导弹武器是现代军事领域的重要装备之一,其健康管理体系和关键技术的研究对于保障导弹武器的可靠性和安全性具有重要意义。

本文将就导弹武器健康管理体系和关键技术进行研究,探讨其内容和发展方向。

一、导弹武器健康管理体系的内容导弹武器健康管理体系是指通过有效的信息化手段,全面监控导弹武器的状态和健康状况,提前发现、预测和解决潜在问题,以确保导弹武器的性能和可靠性。

导弹武器健康管理体系包括以下几个方面的内容:1. 健康监视系统:通过安装各种传感器和监控设备,对导弹武器的结构、电气、液压、燃气等关键部件进行实时监测和数据采集。

2. 状态评估与预测系统:通过对导弹武器所获取的数据进行分析和处理,利用数学模型和统计算法,评估导弹武器的状态和性能,并对未来可能发生的问题进行预测。

3. 故障诊断与维修支持系统:通过对导弹武器的状态进行综合分析和诊断,找出故障的原因和位置,并提供相应的维修和支持措施。

4. 决策支持系统:通过对导弹武器的健康状况进行综合分析和评估,提供相应的决策支持,包括周期维修计划、优化装备调度等。

三、导弹武器健康管理体系的发展方向1. 信息化水平的提高:随着信息技术的不断发展,导弹武器健康管理体系的信息化水平将进一步提高。

包括传感器技术、信息采集与传输技术、信息存储与处理技术等方面的发展。

2. 智能化技术的应用:人工智能、大数据、云计算等技术的应用将使导弹武器的健康管理体系更加智能化,实现对导弹武器的自动监控、自动评估和自动维修支持。

3. 预测性维修的实现:通过对导弹武器的健康状况进行预测和评估,提前制定维修计划,实现预测性维修,降低维修成本,提高导弹武器的可靠性和使用寿命。

4. 跨领域的合作与创新:导弹武器健康管理体系的研究需要涉及多个学科的知识和技术,需要各方面的合作和创新,以推动健康管理体系的发展。

导弹武器健康管理体系和关键技术的研究对于提高导弹武器的可靠性和安全性具有重要意义。

武器装备故障预测与健康管理系统的关键技术

武器装备故障预测与健康管理系统的关键技术

武器装备故障预测与健康管理系统的关键技术一、引言A.研究背景与目的B.研究意义C.国内外研究现状二、武器装备故障预测与健康管理系统的概述A.武器装备故障预测与健康管理的定义B.武器装备故障预测与健康管理系统的分类及特点三、武器装备故障预测与健康管理系统的关键技术A.数据采集与预处理技术B.故障诊断与预测技术C.健康状态评估与监测技术D.故障预测与健康管理系统在实际应用中的技术难点四、武器装备故障预测与健康管理系统的应用研究A.军事领域的应用B.民用领域的应用C.案例分析五、总结与展望A. 研究总结B. 存在问题C. 下一步研究方向引言在军事和民用领域中,武器装备对于国家的安全和发展至关重要。

但是,由于装备使用过程中的长期磨损和各种外在因素的影响,会导致装备出现各种故障和损坏,给使用者带来极大的困扰和损失。

因此,建立武器装备故障预测与健康管理系统,实现对装备的全生命周期管理,提高装备的可靠性和使用效率,对于国防事业和社会经济发展具有十分重要的意义。

本论文拟探讨武器装备故障预测与健康管理系统的关键技术。

首先,介绍武器装备故障预测与健康管理系统的定义及其分类和特点。

其次,重点深入到武器装备故障预测与健康管理系统的关键技术,包括数据采集与预处理技术、故障诊断与预测技术、健康状态评估与监测技术以及故障预测与健康管理系统在实际应用中的技术难点。

最后,本论文将以军事领域和民用领域的实际应用为例,探讨武器装备故障预测与健康管理系统在实际应用中的应用研究。

研究背景与目的随着科技的快速发展,武器装备的种类和精度不断提高,但是武器装备的复杂性也日趋增加。

同时,装备的稀缺性和高昂的维修费用也给用户带来很大的压力。

为了更好地保障装备的使用效率和可靠性,预测装备故障和实现装备健康管理已成为行业和领域内的重要问题。

因此,本论文的主要目的旨在通过深入的研究,探讨武器装备故障预测与健康管理系统的关键技术,以此来提高武器装备的可靠性和使用效率,为国家安全和发展做出积极贡献。

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究导弹武器装备健康管理体系是指通过对导弹武器装备的运行状态、健康状况和维修保障情况进行实时监测、分析和评估,以实现对导弹武器装备的全生命周期管理和精细化运维。

导弹武器装备是军事力量的重要组成部分,其健康状态直接关系到作战能力和战斗力的保持。

研究导弹武器装备健康管理体系及关键技术具有重要的意义。

导弹武器装备健康管理体系包括以下几个方面:1. 健康监测与数据采集系统:通过安装传感器和数据采集设备对导弹武器装备的运行状态和健康状况进行实时监测和数据采集。

传感器可以采集导弹武器装备的运动、振动、温度、压力等参数,并将采集到的数据传输到监测与采集系统中。

2. 健康评估与诊断系统:通过对采集到的数据进行分析和处理,评估导弹武器装备的健康状况,同时对装备进行故障诊断,识别出潜在故障,并提供相应的维修建议。

3. 健康预测与预警系统:基于历史数据和当前状态,通过使用机器学习和人工智能等技术,对导弹武器装备未来的健康状况进行预测和预警。

当装备出现异常或潜在故障的时候,系统能够及时发出警报,以便采取相应的维修措施。

4. 维修保障与决策支持系统:通过对导弹武器装备的健康状态和维修保障情况进行综合分析,为决策者提供科学的决策依据。

对维修保障过程进行优化和改进,提高维修保障的效率和质量。

1. 嵌入式传感器技术:嵌入式传感器可以实现对导弹武器装备的实时监测和数据采集,包括振动、温度、压力等参数的采集。

2. 大数据分析技术:通过对采集到的大量数据进行分析和处理,提取有用信息,并进行健康评估、故障诊断和预测预警。

3. 人工智能技术:人工智能可以用于模式识别、异常检测、预测预警等方面,提高对导弹武器装备健康状态的监测和评估的准确性和效率。

4. 云计算和大数据存储技术:云计算和大数据存储技术可以实现对大量数据的存储和计算,支撑健康管理系统的运行。

5. 可视化技术:通过可视化技术,将装备的健康状态以图形化的形式展示,方便用户进行观察和分析。

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究

导弹武器装备健康管理体系及关键技术研究导弹武器装备一直以来都是军事实力的重要组成部分,其性能和状态的健康管理对于军事行动的成功至关重要。

随着科技的发展和军事需求的变化,导弹武器装备的健康管理体系和相关技术也在不断地进行更新和完善。

本文将探讨导弹武器装备健康管理体系及其关键技术研究的现状和发展趋势。

一、导弹武器装备健康管理体系导弹武器装备健康管理体系是指通过对导弹武器装备的状态进行监测、诊断和预测,及时采取有效的维护和修复措施,保证其在使用过程中能够发挥最佳性能的一种管理体系。

其目的是最大限度地延长导弹武器装备的使用寿命,提高其可靠性和可维护性,降低维护成本,确保军事行动的成功。

导弹武器装备健康管理体系包括状态监测、故障诊断、预测维护和健康管理决策等方面。

在状态监测方面,可以通过传感器对导弹武器装备的各项参数进行实时监测,包括温度、压力、振动等。

通过数据采集和处理,可以对导弹武器装备的状态进行分析,并及时发现异常情况。

在故障诊断方面,可以通过专家系统和人工智能技术,对导弹武器装备的故障进行精准诊断,减少人为因素的影响。

在预测维护和健康管理决策方面,可以通过建立模型和算法,对导弹武器装备的维护需求和风险进行预测,为维护决策提供科学依据。

1. 传感技术传感技术是导弹武器装备健康管理的基础,通过在导弹武器装备上设置各种传感器,可以实时监测其状态参数,为后续的故障诊断和预测维护提供数据支撑。

目前,随着微电子技术和MEMS技术的发展,传感器的体积和成本不断减小,同时性能和稳定性不断提高,为导弹武器装备健康管理提供了更多可能性。

2. 数据处理与分析技术传感器采集到的数据需要进行处理和分析,以提取有用信息并进行状态监测和故障诊断。

数据处理与分析技术包括信号处理、特征提取、模式识别和统计分析等,需要结合数学、计算机科学和电子工程等学科知识,发展相应的算法和工具,实现对导弹武器装备状态的准确监测和诊断。

3. 健康管理模型与算法建立健康管理模型和算法,是实现导弹武器装备健康管理的关键技术之一。

故障预测与健康管理

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。

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设备或程序在运行 中偶 发 的、 常驻 的、 预定状态 , 测 非 非 检 表现为“ 未见故 障” 3 ; )异常 : 武器装备 偏离 预定规 定功 能
范 围的状态 , 表现为功能降级 ;)故 障 : 4 武器装 备不 能执行
规 定 功 能 的 状 态 , 现 为 功 能 丧 失 ; )损 坏 : 器 装 备 故 障 表 5 武
和 多 Agn 技 术 等 。 et 自动 推 理决 策 的 主 要 功 能 是 产 生 更 换 、 修 活 动 的 建 维
武器装备 健 康 评估 与 故 障 预测 技 术 研 究 主要 包 括 : 1 )武器装备健康状态评估指标体系研究 ;)武器装备健康 2 状态评估模 型研究 ;)武器装备故 障预 测方法研 究。其研 3
的武器装备维修决策 支持系统 , 实现 维修决 策 的 自动生成
和 维修 资源 的统 一 调 配 。
在健康评估 和故 障预测 的基础 上, 合各种 可利用 的 结 资源 , 提供一系列的维修保 障决策 以实现系统 的视情维修 。 建立基于 P HM 的武 器装备维 修决 策支 持系统 , 够分 析 能
分 析 为基 础 , 究 典 型 故 障模 式 、 化 规 律 、 障 机 理 , 立 研 演 故 建
别和管理故障 的发生 、 规划维修 和供应保 障 , 主要 目的是 其 降低使用与保 障费用 , 高装 备系统安 全性 、 提 战备完好性 和 任务成功性 , 实现基于状 态的维修 ( B 和 自主式保障 。 C M)
量关 系 。通 过 武 器 装 备 系 统 建 模 和 故 障模 式 、 响 及 危 害 影 性 分 析 ( ME A)确 定 主 要 的 故 障 机 理 及其 对 应 的 监 测 数 F C ,
装备维修决策支持 系统研究 。其 研究方 法为 : 在健 康评估 和故障预测 的基础上 , 利用智 能推理技 术 . 立基 于 P 建 HM
( 军 航 空 工程 学 院科 研 部 海 烟台 240) 6 0 1
摘 要
技术 。
故障预测 和健康状态管理技术是新一代武器装备 的先进测试 、 维修和管理技术 , 正在成 为新 一代武器装备设计 和使用 中的一
个重要组成部分。论 文分析 了 P HM 技术的内涵与功 能, 然后对 P HM 系统的体 系结构进行 了介绍 , 最后深入分析研究 了 P HM 系统 的关键 关键词 武器装备 ; 故障预测 ; 康管理 健
Ab ta t Prg osisa d h at n g me t( s r c o n tc n e lh ma a e n PH M )t c n lg sa d a c d tc n lg fts ,mantn n ea dma a e n o e h oo y i n a v n e e h oo y o et i e a c n n g me tf r n w e ea in o a o y tm .PH M ehn lg sb c m ig o eo h o ti o tn a t fd sg n s g fn w e r to f e g n r to fwe p n s se tc oo y i e o n n ft em s mp ra tp rso e in a d u a e o e g neain o we p n s se a o y tm. An o eve o o n tto n u cinof v r iw fc n o aina df n to M e h oo isa egv nfrt n h nt ek ytc oo isrltd t M PH tc n lge r ie is ,a dt e h e ehn lge ea e oPH
1 引言
故障 预测 与 健 康 管 理 ( rg o t sa dHel n P o n si n at Ma — c h ae n , HM) gme tP 系统正在成为新一代 复杂 武器系统 设计和 使用 中的一个组成 部分 。P HM 重点是利 用先 进 的传感器
预测 , 反应性 的通信转 向主动性 的 3 s 即在 准确 的时间对 R( 准确 的部位采取正确的维修活动) 。 P HM 技术采用先进 的传感 器技术获 取和采 集 与系统 属性有关 的特征参数 , 然后将 这些 特征参 数和 有用 的信息 关联 , 助智能算法 和模 型进行检 测、 借 分析 、 预测 , 管理系 并 统或设备 的工作状态 。P HM 系统 可完成 的主要功能包括 :
设备工作时间的变化关系 , 确定故障发展规律 , 从而实现对
故 障的宏观控制 。
3 2 武器 装 备健 康 状态 监测 技 术 .
部件不可恢复的 、 能执行规 定功能 的状 态。根 据 以上 定 不 义 , 为状态 1和 2属 于健康 ,) 认 ) ) 3 属于亚健康 ,) 5 属于 4和 )
E2 9
中 图分 类 号
S u y o y Te h o o y f rP o n s i sa d He lh M a a e n t d fKe c n l g o r g o tc n a t n g me t S se o e p n Eq i me t y tm fW a o u p n
追踪 。P HM 的开放 系统 结构 , 主要 由如下 七层组 成 : 数据
获 取 层 、 据 处 理 层 、 态 监 测 层 康 评 估 层 、 障 预 测 数 状 健 故 层 、 策 支持 层 、 示 层 。 决 显
2 武 器 装 备 故 障预 测 与健 康 管 理 系统
P 系 装备传统使用 的机 内测试 ( I 和状 态 ( B T) 健康 ) 监控 能力 的 进一步拓展 , 这种发展 的主要技术 要素 是从状 态监 控 向健
总 第 2 5期 1 21 第 5 0 2年 期
舰 船 电 子 工 程
S i e t o i En i e r g h p Elc r n c gn ei n
Vo _ 2 No 5 l3 .
1 7
武 器 装 备 故 障预 测 与健 康 管理 系统 的 关键 技 术
邱 立 军
故障演化 动态模 型。 武器装备故 障的发生 、 发展 规律是 开展故 障预 测与健 康管理工作 的前提基础 。故 障研究包括故 障宏 观研究 和故
转变 , 即从 传统 的基 于传感器 的诊断转 向基于 智能系统 的
* 收稿 日期 :0 1 1 2 1 年 1月 1 0日 , 回 日期 :0 1 1 修 2 1 年 2月 2 2日
的集成 , 借助 各种 算法 和智 能模型来 预测 、 断 、 控 和 并 诊 监
管理武器装备 的状态 。这一技术的实现将使原来 由事件主 宰 的维修 ( 即事后维修 ) 或时 间相关 的维修 ( 即定期维修 ) 由
基 于 状 态 的维 修 ( B 所 取 代 。 C M)
故障检测 、 障隔离 、 故 故障诊断 、 障预测 、 故 健康 管理 和寿命
作者简介: 邱立军 , , 男 硕士研究生 , 讲师 , 研究方向 : 航空装备 P HM 技术 、 故障诊断。
1 8
邱立 军 : 武器装备故障预测与健康管理 系统 的关键技术
总第 2 5期 1
障微观研究 。故 障微 观研究 是研究 故 障发生 的微观机 理 , 主要研 究引起故 障的物理 、 化学 、 生物等变化 的内在原 因及 其变化规律 , 而提 出预 防和消除故障 的措施 ; 从 故障宏观研 究是研究故 障发生的统计 规律 , 主要 研究 故障发 生次数 与
监 测 手 段 研 究 。其 研 究 方 法 为 : 过 武 器 装 备 状 态 参 数 与 通
武器装备智能推理与决 策支持 技术研 究主要包 括 : ) 1
武 器 装 备 智 能 推 理 模 型 和 算 法 研 究 ; )基 于 P 2 HM 的 武 器
故 障模式 和健康状态关 联性研 究 , 优化武 器装备 健康状 态 的监测参数 , 确定监测技术手段 。 外部环境应力会 降低武器 装备 的可靠性 , 其是对 机 尤 械结构和电气系统损 伤极大 , 系统故 障的重要 原 因。因 是 此, 必须监测武器装备寿命周期内所经历的环境信息 , 确定 环境应力与武器装备故障模 式和使 用 寿命 、 剩余 寿命 的定
康 管 理 的转 变 , 这种 转 变 引 入 了 预 测 能 力 , 助 这 种 能 力 识 借
3 武器装备故障预测与健康 管理系统的关 键 技 术研 究
31 武 器 装 备 故 障 模 式 及 演 化 机 理 规 律 与 模 型 .
武器装备故障模式及演化机理规律 与模 型研究 主要包 括 : ) 器装备典 型故 障模式研 究 ; )武 器装备故 障宏观 1武 2 演化与分布规 律研究 ;)武器装 备故 障机理 分析研 究 ; ) 3 4 武器装备故障数据统计分析研究 。 其研究方法为 : F C 故障模式 、 响及危 害性 ) 以 ME A( 影
wa n r d c d i e al s i t o u e n d t i .
Ke or s we p n e up n ,f utp o n sis e lh ma a e n yW d a o q ime t a l r g o tc ,h at n g me t Cls m b E9 a sNu er 2
和识 别 有 关 健 康 问题 , 成 候 选 的决 策 方 案 , 且 利 用 该 系 形 并
据需求 , 对得 出的需求进行测试性分析评估 , 定相应 的监 确 测参数 , 优化 系统环境 应 力监测要 素 。制定 监测传感 器确 定准则 , 分析监测手段 , 主要是确 定传感 器 的选 择 、 据传 数 输方式的选择 、 数据存储设备及供电设备 的选择 、 网络 的构
所谓预测 , 即预 计 性 诊 断 部 件 或 系 统 完 成 其 功 能 的 状
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