故障预测与健康管理
数据驱动故障预测和健康管理综述
数据驱动故障预测和健康管理综述随着科技的不断发展，数据驱动的故障预测和健康管理在各个领域逐渐受到重视。
通过对大量数据的收集、分析和处理，可以实现对系统的故障预测和健康状态的监测，从而提前采取措施进行维修和保养，提高系统的可靠性和安全性。
数据驱动的故障预测是一种基于历史数据的方法，通过对系统运行数据的监测和分析，可以预测系统未来可能发生的故障。
这种方法可以帮助我们在故障发生之前就采取相应的措施，从而避免或减少故障对系统运行的影响。
数据驱动的故障预测可以应用于各种领域，如制造业、能源行业、交通运输等。
例如，在制造业中，通过对生产设备的运行数据进行监测和分析，可以预测设备的故障，并及时进行维修，避免生产线的停机和生产损失。
数据驱动的健康管理是一种基于数据分析的方法，通过对系统运行数据的监测和分析，可以实时了解系统的健康状态。
这种方法可以帮助我们及时发现系统存在的问题，并采取相应的措施进行修复和保养，从而延长系统的使用寿命和提高系统的性能。
数据驱动的健康管理可以应用于各种设备和系统，如飞机、汽车、电力系统等。
例如，在飞机维修中，通过对飞机的运行数据进行监测和分析，可以及时发现飞机存在的问题，并进行维修和保养，确保飞机的安全运行。
数据驱动的故障预测和健康管理的核心是对数据进行分析和挖掘。
通过对大量的数据进行收集和存储，可以建立起系统的历史数据库。
然后，通过对历史数据的分析和挖掘，可以提取出系统的运行规律和特征，从而实现对系统的故障预测和健康状态的监测。
数据分析和挖掘的方法包括统计分析、机器学习、人工智能等。
这些方法可以帮助我们从海量的数据中提取出有用的信息和知识，为故障预测和健康管理提供决策支持。
然而，数据驱动的故障预测和健康管理也面临一些挑战和问题。
首先，数据的质量和可靠性是影响故障预测和健康管理效果的重要因素。
如果数据存在噪声和缺失，或者数据采集和存储的过程中存在错误和偏差，都会对故障预测和健康管理的结果产生不良影响。
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。
航空发动机故障预测与健康管理系统设计
航空发动机故障预测与健康管理系统设计引言：航空发动机是飞机的核心部件之一，其可靠性和运行状况直接关系到飞机的安全性和性能。
然而，由于航空发动机复杂的工作原理和高强度的工作环境，故障的发生是不可避免的。
为了提前预测发动机故障并采取相应的维修措施，航空发动机故障预测与健康管理系统应运而生。
本文将探讨航空发动机故障预测与健康管理系统的设计原理及其在航空工业中的应用。
一、航空发动机故障预测系统的设计原理1. 数据采集与处理航空发动机故障预测系统通过传感器收集发动机工作时产生的大量数据，包括振动、温度、压力等参数。
这些数据需要进行实时处理和存储，以便后续的分析和建模。
2. 特征提取与选择从大量的原始数据中提取有效的特征是故障预测系统的关键步骤。
常用的方法包括时域分析、频域分析和小波分析等。
通过对特征进行选择，可以降低维度并提高故障预测的准确性。
3. 故障诊断与预测模型建立在航空发动机故障预测系统中，建立准确可靠的故障诊断与预测模型是关键。
常用的建模方法包括神经网络、支持向量机和遗传算法等。
通过对历史数据的训练，模型可以学习到发动机性能与故障之间的关系，并据此做出准确的故障预测。
4. 故障预测结果与报警当故障预测系统检测到可能发生故障的迹象时，应及时向维修人员发出警报。
这需要确保故障预测结果准确可靠，并且能够在紧急情况下进行快速响应。
二、航空发动机健康管理系统的设计原理1. 状态监测与评估航空发动机健康管理系统通过对发动机进行连续的状态监测和评估，以实时了解发动机的健康状况。
这需要使用各种传感器监测发动机的运行参数和工作状态，并将数据传输给监控中心进行分析和评估。
2. 故障诊断与修复建议通过对发动机状态的监测和评估，健康管理系统可以及时发现发动机的故障，并提供相应的诊断和修复建议。
这需要建立一套完善的故障诊断和修复数据库，并结合专家知识和经验进行判断和推荐。
3. 健康管理决策支持航空发动机的健康管理决策涉及到维修计划的制定和资源的调度。
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。
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
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。
地铁车辆制动系统故障预测与健康管理技术研究
地铁车辆制动系统故障预测与健康管理技术研究大家好，今天我要给大家聊聊一个很有意思的话题，那就是地铁车辆制动系统故障预测与健康管理技术。
这个话题听起来有点高大上，但是其实它就是为了让我们的地铁出行更加安全、舒适而研发的一项技术。
那么，这个技术究竟是怎么做到的呢？别着急，我一一道来。
我们要了解什么是地铁车辆制动系统。
简单来说，地铁车辆制动系统就是地铁列车在行驶过程中，通过制动器将车轮减速或停止的一种装置。
这个系统对于地铁的安全运行至关重要，因为它关系到乘客的生命安全。
所以，如何确保这个系统的正常运行，避免出现故障，就成为了一项非常重要的任务。
为了解决这个问题，科学家们研究出了一套先进的故障预测与健康管理技术。
这套技术主要包括两个部分：故障预测和健康管理。
下面，我分别给大家介绍一下这两个部分的内容。
我们来看故障预测。
故障预测是指通过对制动系统的各个部件进行实时监测，分析它们的行为特征，从而提前发现可能出现故障的迹象。
这样一来，当故障真正发生时，我们就可以采取相应的措施进行处理，避免事故的发生。
那么，如何实现对制动系统的实时监测呢？这就需要用到一些高科技手段了。
比如说，我们可以通过安装各种传感器，对制动系统的各个部件进行实时监测。
这些传感器可以采集到各种数据，如温度、压力、振动等。
然后，我们可以通过对这些数据进行分析，找出其中的异常情况，从而判断是否存在故障的可能。
仅仅依靠传感器是不够的。
我们还需要结合人工智能技术，对这些数据进行更深入的分析。
比如说，我们可以通过机器学习的方法，让计算机自动识别出数据中的规律，从而提高故障预测的准确性。
我们还可以利用大数据技术，对大量的历史数据进行挖掘，从而为故障预测提供更多的参考依据。
接下来，我们来看健康管理。
健康管理是指通过对制动系统的维护保养，确保其处于良好的工作状态。
这样一来，即使出现了故障，我们也能够及时发现并进行处理，避免事故的发生。
那么，如何进行制动系统的健康管理呢？这同样需要运用一些高科技手段。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
目前国外采用的电子产品故障预测方法可以归纳为以下三类。
1、通过监测失效征兆来预测故障2、通过设置预警电路（Canary Devices）来预测故障3、通过建立累积损伤模型来预测故障除上述三种方法外，国外研发机构也在努力探索使用新方法。
比如，史密斯航宇集团在飞机和直升机子系统中综合利用奇异值分解、主成分分析和神经网络进行非线性多元分析和异常状况检测；美国国家航空航天局在航天飞机中使用故障检测算法（包括高斯混合模型、隐马尔可夫模型、卡尔曼滤波、虚拟传感器等）来检测产品异常状态；范德比尔特大学在航宇产品中使用前馈信号（泰勒级数展开）来预测故障。
虽然国外研发机构对军用电子产品PHM技术表现出浓厚兴趣，而且发展迅速，但就目前来看，电子产品PHM技术还远未成熟，至少在以下方面面临巨大挑战。
1、残余使用寿命预测中的不确定性2、间歇失效的预测3、电子产品寿命周期数据的原位监测4、对PHM技术投资回报率的评估5、确定系统性能的门限值6、建立电子产品的基于物理的损伤模型7、PHM技术与传统电子产品的集成在电子产品中实施PHM技术的其中一个挑战是将该技术集成到传统电子产品中。
传统的电子产品，尽管经常表现为竞争力差而且与现代产品的兼容性差，但由于其替代产品没有研发出来，所以仍在使用。
在传统的电子产品中，比如老龄飞机的航电系统，失效模式与失效机理往往不清楚。
另外，缺乏传统系统的应用专家，致使PHM算法中的故障预测建模不成熟和不充分。
将PHM技术集成到传统系统中的另外一个挑战是，难于用兼容方式综合各种技术。
PHM系统包括传感器、电子设备、计算机和软件，大部分是商业货架产品（COTS）。
这些商业货架产品常常对操作环境、输入参数和使用条件具有特殊要求。
一个PHM系统在综合到电子产品中时，需要首先克服与它自己子系统的集成障碍。
美国国防工业协会（NDIA）2006年4月13日公布了NDIA电子产品预测技术工作组最终报告草案。
该报告针对电子产品PHM技术研发现状与问题确定了四个领域的开发需求。
这四项需求分别是：1）工具-预测系统设计工具、技术评价工具、实施的经济性分析工具以及维修过程集成工具等。
2）电子预测技术-工作环境传感器、器件操作体制传感器、软件预测等。
3）模型-失效物理、设计验证、维修过程评价、环境影响、电子预测对系统级功能性能的影响等。
4）硬件-用于工作环境和事件的检测与记录的硬件，以解决有用寿命的损失测量。
PC板电子预测信号感应、电缆和互联故障检测用的纳米传感器。
最终报告草案最后给出了电子产品预测技术实施路线图计划，即从上述具体开发需求出发，在四个基本领域（工具、预测技术、模型和硬件）实施大量广泛的科研项目。
这些电子预测开发项目时间范围从2年到5年不等，研发内容从基本的科学技术工作到最终的验证与确认。
项目每个阶段预期持续18-24个月。
准备进行验证与确认的技术取该时间范围的下限，而处于科技开发水平的技术取该时间范围的上限。
该任务路线图分阶段实施，以适应项目的互相关性。
伴随着电子预测部署能力的验证与确认和螺旋式开发，该路线图计划准备用8年左右时间完成。
在军用电子产品领域应用PHM技术已成为国外科技研发的重要发展趋势。
国外工业部门与国防部门对该技术的研发主要应用于飞机/直升机、武器系统、发动机和计算机系统。
国外大学和研究机构对PHM技术的研发主要集中于对电子产品正常性能偏离的检测上。
目前PHM技术研发的最大障碍是对于残余寿命周期预测的不确定性的评估，以及对电子产品间歇失效的检测。
因此，国外专家建议研发机构将资金投入移向这些领域，以便尽快使PHM 技术进入实用阶段。
北京航天测控技术开发公司以通用测控产品为主，主要有六大类：基础测试测量仪器，包括16大类230余种的VXI/PXI/LXI/CPCI/CAN/GPIB总线系列化仪器模块及信号调理模块；软件及信息化产品，包括虚拟仪器测试开发环境和远程分布式测试与故障诊断系统；通用测试系统，包括“广灵通”通用测试平台及其系列产品；测试与维修保障系统，包括“华佗”电子设备电路板维修测试与诊断系统及其系列产品和装备维修测试与诊断系统；自动化控制系统，包括遥测遥控及工业自动化等系统产品；测试系统辅助配套产品。
同时公司还可以根据用户的具体需求，提供ATE/ATS、DCS/FCS的系统集成、方案设计、技术咨询、软件开发、结构设计以及远程信息化测试、测试/诊断程序开发及技术培训与维护等服务。
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。
目前国外采用的电子产品故障预测方法可以归纳为以下三类。
1、通过监测失效征兆来预测故障对失效征兆的监测是通过将传感器嵌入到电子产品中以搜集和分析与故障密切相关的参数（比如性能参数）来实现的。
由于电子产品的失效机理千差万别，所以其失效征兆也多种多样。
而对于同一种失效模式，也可能有多个征兆与之对应。
比如，利用关键参数的变化来预测故障，利用焊接件焊点的电阻变化来预测电子产品的残余寿命，利用动态功耗来预测电路故障等都属于这一类方法。
目前，该方法已在国外各机构中得到广泛采用。
例如，美国海军的海军水面作战中心及海军空中系统司令部对从装备获取的传感器数据进行比较，建立工程性能基准，来评价实际性能是否超出限制范围；北卡罗来纳大学使用数据挖掘方法鉴定正常状态与异常状态的差别，从而预测故障。
2、通过设置预警电路（Canary Devices）来预测故障这种方法是通过在电子产品中设置预警电路来诊断与预测故障。
预警电路比起电子产品正常使用的电路来具有更高的失效率。
它通过减少预警电路的线路直径来增加其电流密度，而随着电流密度的增加，预警电路产生的热量也比正常使用电路产生的热量大，继而导致热应力增加。
随着时间的推移，应力增加到一定程度便使预警电路先于电子产品发生失效，从而提供故障的早期预警。
比如，在低周疲劳连接件和腐蚀件中设置预警电路评估失效机理，利用故障预测芯片来监测晶体管的"时间相关绝缘击穿"（TDDB）等都属于这类方法。
目前国外的研发机构也在不同程度地运用这一方法。
例如，罗克韦尔公司对于具有低循环疲劳特性的焊接件和腐蚀件，利用宿驻到产品中的预警电路进行故障早期诊断；Ridgetop 集团对电子产品的主机电路设置预警电路来提供故障预测等。
3、通过建立累积损伤模型来预测故障建立累积损伤模型就是基于物理失效和原位监测对电子产品实际的寿命周期载荷进行搜集与分析，来评估产品的退化趋势。
寿命周期载荷是指产品寿命期内所承受的全部外部载荷条件。
电子产品寿命周期中的典型阶段包括制造、储存、处理、运行和非运行等。
在整个寿命周期中，导致电子产品破坏的载荷类型有多种，包括温度、湿度、振动、冲击、太阳能辐射、电磁辐射、压力、化学、沙尘等。