故障预测与健康管理 HM 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
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。
故障预测与健康管理系统方案
故障预测与健康管理系统解决方案1.国内数字化设备管理存在的问题今天，随着德国“工业4.0”、美国GE“工业互联网”在全球的风靡，以及“中国制造2025”战略的如火如荼地推进，以新一代信息技术与制造业深度融合为特点的智能制造已经引发了全球性的新一轮工业革命，并成为制造业转型升级的重要抓手与核心动力。
1.1.设备管理问题依然严重在多年的项目实施过程中深切感觉到，国内不管是大型企业还是中小企业，随着数字化脚步的加快，设备数控化率在逐年飞速的提高，数字化设备的数量与日俱增。
但这些设备出现故障以后的维修周期平均在2周以上，属于主轴、丝杠等关键部件损坏所导致的故障维修时间平均在3周以上。
维修期间，不仅严重影响生产进度，影响交货期，而且需要花费不菲的维修费用。
国外设备厂家提供的维修服务都是从工程师离开国外住地开始计算维修费用，如果请国外工程师维修，光人工费用每次平均都在5万（人民币）以上，加上更换备件等费用，每年企业需支付昂贵的设备维修费用。
企业目前对数字化设备采用传统“事后维修”的管理方法已经严重制约了公司的智能制造发展目标。
需要研究和探索，对于大量的离散制造业的设备进行预防性维护和故障预测的方案。
1.2.设备健康管理需求迫在眉睫设备数据采集系统采集设备数据利用价值没有充分挖掘出来，给工厂决策等提供的分析数据有限。
虽然在数字化工厂建设上取得了较好的效果，但是在设备数据利用方面还远远不够。
设备数据采集系统经过长期的系统运行，拥有了大量的设备的运行历史数据。
3OEE、开机率、故障率报表显示70%4报警故障信息次数和内容统计40%5加工零件信息数量统计30%6程序传输功能程序上传下载90%7其它信息报表和看板展示不确定表格1某企业数据采集利用程度表设备数据采集系统虽然可以提供与生产效率相关的基本统计信息，但仍然倚重硬件互联的部分，对于数据，尤其是海量互联数据分析来达到机器主件衰退监测、健康状况评估、故障预测预诊断、风险评估、以及决策支持方面，仍然有提升空间：1)现有的数控机床联网制造了大量数据，然而目前却没有很好的分析方式，目前仅仅限于原始数据重现，应该进行价值挖掘。
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。
工业生产设备健康管理与故障预测
工业生产设备健康管理与故障预测工业生产设备是现代生产的重要基础，其稳定运行与正常维护对保障生产效率和产品质量至关重要。
然而，随着设备的老化和运行时间的增加，设备故障的风险也在逐渐提高。
因此，实施健康管理与故障预测成为企业提高设备可靠性和生产效益的重要手段。
一、健康管理的意义工业设备的健康管理是指通过对设备运行状态和参数的监测、分析和评估，实现对设备健康状况的掌握和判断。
其意义可以从以下几个方面来说明：1. 提前发现潜在故障：通过对设备运行状态的实时监测和分析，可以及时发现潜在问题，并采取措施进行修复，避免因故障而造成的生产中断和损失。
2. 优化维护策略：通过对设备运行状况的评估和分析，可以制定科学合理的维护策略，减少维护成本，提高设备的可靠性和使用寿命。
3. 提高生产效率：通过准确掌握设备健康状况，可以合理调度生产计划，避免因设备故障导致的停产和生产延误，从而提高生产效率和产能利用率。
二、健康管理的实施步骤实施工业设备健康管理通常包括以下几个步骤：1. 设备参数监测：利用传感器和数据采集系统对设备的各项参数进行实时监测，如温度、压力、振动等。
2. 数据分析和建模：对采集到的数据进行处理和分析，建立设备运行状况模型，通过比对模型和实际数据的差异，判断设备健康状况。
3. 健康评估和预警：根据设备运行状况模型，评估设备的健康程度，并设置故障预警阈值，当设备参数超出阈值时，及时发出故障预警信号。
4. 故障诊断和维修：当设备出现故障时，通过分析故障模式和原因，确定故障的具体原因，并采取相应的维修措施，及时恢复设备正常运行。
三、故障预测的方法故障预测是健康管理的核心内容，通过对设备数据进行处理和分析，可以提前预测设备的潜在故障，从而采取相应措施进行预防。
目前常用的故障预测方法主要有以下几种：1. 统计分析方法：利用统计学原理和方法对设备运行数据进行分析，建立统计模型来预测故障发生的概率。
2. 机器学习方法：利用机器学习算法对设备数据进行训练和学习，建立设备健康状态的预测模型，实现对设备故障的预测和判断。
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
《2024年复杂装备故障预测与健康管理关键技术研究》范文
《复杂装备故障预测与健康管理关键技术研究》篇一一、引言随着现代工业技术的快速发展，复杂装备在各领域的应用日益广泛。
这些装备通常涉及多个系统、多种技术集成，其可靠性和稳定性对于整个系统的运行至关重要。
因此，对复杂装备的故障预测与健康管理（PHM）技术进行研究，已成为当前工业界和学术界关注的热点。
本文旨在探讨复杂装备故障预测与健康管理的关键技术，分析其研究现状及未来发展趋势。
二、复杂装备故障预测与健康管理概述复杂装备故障预测与健康管理是一种综合性的技术，它通过集成传感器技术、信号处理技术、数据分析技术等，对装备的运行状态进行实时监测和评估，预测可能出现的故障，并采取相应的维护措施，以保障装备的可靠性和稳定性。
该技术能够显著提高装备的运维效率，降低维修成本，延长使用寿命。
三、关键技术研究1. 传感器技术传感器技术是复杂装备故障预测与健康管理的基础。
为了实现准确的故障检测和预测，需要采用高性能的传感器，对装备的各项指标进行实时监测。
目前，研究者们正在探索基于纳米材料、新型微电子技术的传感器，以提高其灵敏度和稳定性。
2. 信号处理技术信号处理技术是故障预测与健康管理的重要环节。
通过对传感器采集的信号进行滤波、去噪、特征提取等处理，可以获得装备的运行状态信息。
目前，深度学习等人工智能技术在信号处理中得到了广泛应用，有效提高了故障检测和预测的准确性。
3. 数据分析与模型预测数据分析与模型预测是复杂装备故障预测与健康管理的核心。
通过对历史数据和实时数据的分析，建立装备的运行状态模型和故障预测模型。
常用的数据分析方法包括时间序列分析、机器学习等。
此外，基于物理模型的预测方法也在不断发展，如基于故障树分析、基于贝叶斯网络的预测方法等。
4. 维护决策与执行维护决策与执行是故障预测与健康管理的最终目的。
根据预测结果和装备的实际情况，制定合理的维护计划和维修策略。
这包括确定维护时间、更换部件、调整参数等操作。
此外，还需要考虑维护过程中的安全性和效率问题。
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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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 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 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。
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]。
典型的故障诊断与预测流程（图1）包含了数据采集、数据预处理、数据传输、特征提取、数据融合、状态监测、故障诊断、故障预测、保障决策等环节。
数据的采集与传输，目前的发展体现在传感器的高精度、小型化、集成化、严酷环境适应性、可靠性（应比被监测对象更可靠）、低能耗，健壮与高速率传输的传感器网络等方面[13][14]，本文不再论述；在后文中主要集中在特征提取与数据融合、故障诊断与预测推理、以性能评价及保障决策等方面，对PHM技术的发展进行分析。
3. 故障诊断与预测技术的分类与分析故障诊断与预测的认知模型故障是产品不能完成规定功能或性能退化不满足规定要求的状态。
故障诊断与预测都是对客观事物状态的一种判断，其最基本的出发点是判断者采信的信息源。
客观事物的发展存在内因与外因两个方面，观察者、被观察对象、观测的环境构成了故障诊断与预测的完整认知模型（图2）。
采信的信息源不同，构成了不同的故障诊断与预测方法论。
对于故障诊断与故障预测来说，可以采信的信息源包括：1.被观测对象直接的功能及性能信息（基于故障状态信息）；2.被观测对象使用中表现出来的异常现象信息（基于异常现象信息）；3.被观测对象使用中所承受的环境应力和工作应力信息（基于使用环境信息）；4.预置损伤标尺（precursor）的状态信息（基于损伤标尺信息）。
关于故障诊断与故障预测方法的分类，目前尚不统一，"基于经验、基于趋势、基于模型"[8]、""基于数据、基于模型"[15]等分类方法可以见诸文献。
本文从故障诊断与故障预测的认知模型出发，依据采信的信息源不同对众多的故障诊断与故障预测方法进行归类分析，以期形成故障诊断与故障预测技术发展的完整图像。
基于故障状态信息的故障诊断与预测直接采信被观测对象功能及性能信息进行故障诊断，是置信度最高的故障诊断方法，得到了最成功的应用。
典型的方法包括电子产品的机上测试（BIT），以及非电子产品功能系统的故障诊断等。
本文对具体方法不作说明。
虚警率（FA）高或不能复现（CND）故障多是困扰BIT的一个主要问题。
以航空电子为例，美国F/A-18C飞机1996-1998年统计，虚警率高达88%，平均虚警间隔飞行时间（MFHBFA）不到1小时[16]。
造成BIT虚警率高的原因，除了BIT系统本身的设计问题外，主要表现为不可复现（CND）或重测合格（RTOK）等状态[17]。
CND状态出现的原因一直是近年研究的热点，有专家认为，由于机上与地面工作应力和环境应力的不同，以及拆装过程的影响，使得机上测试状态与地面复测状态存在差异，是导致CND和虚警的一个主要原因[17][18][19]。
与使用环境数据等进行融合，进行综合诊断，成为提高BIT能力的重要途径。
另外，实验证明环境应力对电子产品造成的某些累积损伤也表现为电性能的退化[18][20]，在现行BIT体系的基础上，采集电性能退化信息，有可能实现对电子产品的故障预测[17][18]。
基于异常现象信息的故障诊断与故障预测通过被观测对象在非正常工作状态下所表现出来或可侦测到的异常现象（振动、噪声、污染、温度、电磁场等）进行故障诊断，并基于趋势分析进行故障预测。
大多数机械产品由于存在明显的退化过程，多采用这种故障诊断与预测方式。
基于异常现象信息进行故障诊断与故障预测的一个主要问题是异常信息往往被正常工作噪声所掩盖。
例如，采用振动或噪声分析手段对直升机齿轮箱进行故障诊断与预测时，状态异常（轮齿磨损）引起的振动载荷变化可能只有1/4G，而正常工作振动载荷可能达到1000G,信噪比为1:4000[21]。
另一个问题是异常现象是宏观的系统级的，而故障原因却是部件级、材料级的，一种现象常存在多种可能的原因，导致故障定位困难。
基于异常现象信息进行故障诊断与故障预测的任务是：基于历史统计数据、故障注入获得的数据等各类已知信息，针对当前产品异常现象特征，进行故障损伤程度的判断及故障预测（图3）[22][23]。
概率分析方法、人工神经网络、专家系统、模糊集、被观测对象物理模型等都可以用于建立异常现象与故障损伤关系模型。
概率趋势分析模型[8][24]此类方法通过异常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。
概率趋势分析模型已用于涡轮压缩机气道等的故障预测，主要监控效率、压缩比、排气温度、燃油流量等四个参数[24]。