故障预测与健康管理(PHM)技术研究共48页
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。
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)- 可靠性
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Prognostics
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Prognostics and Health Management Fundamentals
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Emerson Appliance Controls Emerson Appliance Solutions Emerson Network Power Emerson Process Management Engent, Inc. Ericsson AB Essex Corporation Ethicon Endo-Surgery, Inc. Exponent, Inc. Fairchild Controls Corp. Filtronic Comtek GE Healthcare General Dynamics, AIS & Land Sys. General Motors Guideline Hamlin Electronics Europe Hamilton Sundstrand Harris Corp Henkel Technologies Honda Honeywell Howrey, LLP Intel Instituto Nokia de Technologia Juniper Networks Johnson and Johnson Johns Hopkins University Kimball Electronics L-3 Communication Systems LaBarge, Inc Lansmont Corporation Laird Technologies LG, Korea Liebert Power and Cooling Lockheed Martin Aerospace Lutron Electronics Maxion Technologies, Inc. Microsoft
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。
航空电子的故障预测与健康管理技术
航空电子的故障预测与健康管理技术作者：叶剑峰来源：《数字化用户》2013年第22期【摘要】航空电子产品是我国航天事业发展中的重要组成部分，航天事业属于高新技术产业的范畴。
伴随着我国科学技术水平的显著提高，我国的航空事业得到了显著的发展，这都是得益于航空电子系统的发展。
对航空电子系统进行故障的预测和健康管理，是保证航空电子系统的质量和性能，并且促进我国航空事业快速发展的保障。
近些年来，新兴了一种航空电子故障诊断技术，即航空电子故障预测与健康管理技术，简称PHM技术，它是一种更加高效的监测与管理技术，在对航空电子进行诊断和管理方面发挥了重要的作用。
以下，本文将对航空电子的故障预测与健康管理技术进行简要的探讨。
【关键词】航空电子故障预测健康管理在飞机故障的造成因素中，电子系统产生的故障已经占据了总比重的百分之四十以上，并且对电子系统进行维修所消耗的时间占据总飞机维修时间的三分之一。
由此可见，航空电子系统的重要地位，这就逐渐凸显出了航空电子故障预测与健康管理技术的重要性。
同以往的航空电子故障诊断技术相比较而言，故障预测与健康管理技术是一种更加先进和高效的技术，这一技术已经被广泛的应用于航空电子系统之中，并且逐渐成为航空电子系统中主流故障诊断技术。
一、故障预测与健康管理技术（PHM）的概述所谓的故障预测与健康管理技术（PHM），是指用于监控和预测电子系统功能发挥的程度和状态，对构成航空电子系统的零部件的使用寿命、故障类型进行监督和预测，并且能够根据预测的结果进行有效的决策的一种技术[1].PHM技术能够对整个电子系统进行全方位的监督和预测，是一种更加智能化的动态监测系统，不仅能够在很大程度上减少对电子系统进行监测的时间，减少人力物力的投入，同时还能大幅度的降低维修费用，提高经济效益。
另外，对于提升战备的完好率和任务的完成率也发挥出了重要的作用。
二、故障预测与健康管理技术的主要实现方法在整个故障预测与健康管理技术中，故障监测被作为核心的任务和内容，当前我国的航空电子的故障监测与健康管理技术主要是通过以下几种方法来实现的：（一）利用预警电路法对电子系统故障进行监测与管理同正常的电路相比较，预警电路法监测的故障发生期要提早一段时间，而这段时间主要被应用于接收报警信号，并且能够在第一时间做出应急反映，最大程度的减少电子故障给电子系统造成的损失[2]。
火控系统故障预测与健康管理技术
收稿日期：2014-02-25修回日期：2014-04-15基金项目：国家重点基金资助项目（40405070301）作者简介：高美娟（1990-），女，山西祁县人，硕士研究生。
研究方向：人工智能及应用。
*摘要：故障预测和健康管理（PHM ）技术具有故障诊断、故障预测以及健康管理的功能，对降低火控装备维修成本、增强火控系统的完备性以及提高火控系统管理效率具有重要意义。
根据通用火控系统发展现状及应用需求，将PHM 技术引入到火控系统中。
首先介绍了PHM 技术原理和国内外发展现状，重点讨论了PHM 关键技术和通用火控系统PHM 体系结构。
最后展望了火控系统PHM 技术的发展趋势。
关键词：火控系统，健康管理，故障预测，故障诊断，PHM 体系结构中图分类号：TP206文献标识码：A火控系统故障预测与健康管理技术*高美娟1，刘白林1，张振华2（1.西安工业大学计算机科学与工程学院，西安710021；2.北方自动控制技术研究所，太原030006）Research on Prognostic and Health Management of Fire Control SystemGAO Mei-juan 1，LIU Bai-lin 1，ZHANG Zhen-hua 2（1.School of Computer Science and Engineering ，Xi ’an Technological University ，Xi ’an 710021，China ；2.North Automatic Control Technology Institute ，Taiyuan 030006，China ）Abstract ：Prognostic and Health Management （PHM ）technology is provided with fault diagnosis ，prognostic and health management ，which has made a great sense of reducing fire control equipment maintenance costs ，enhancing equipment availability ，and improving management efficiency.This paper aims at the development status and application requirements of the universal fire control system and introduces PHM technology.Firstly ，it introduces the theories and development statuses of PHM technologies ，and emphatically discusses the key technologies of the present PHM and PHM system structure of general fire control system.Finally ，this paper prospects the developing trend of the fire control system PHM technology.Key words ：fire control system ，health management ，fault prediction ，fault diagnosis ，PHM system structure0引言火控系统从最初的简易火控系统，发展到现在的目标自动跟踪综合性火控系统，主要包括目标跟踪系统、操作控制系统、火控计算机、火控随动系统等，是一种典型的“软件密集型”系统。
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 。
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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。
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故障预测与健康管理的实 施步骤
复杂系统故障预测与健康管理技术研究
感谢观看
复杂系统是指由许多相互关联的组件组成的系统，具有高度非线性、自适应 性、开放性和不确定性。这些系统广泛应用于能源、交通、制造、金融等重要领 域，一旦发生故障，可能会导致严重的后果。因此，对于复杂系统而言，预测故 障和评估系统健康状态具有重要意义。故障预测与健康管理技术是通过对系统运 行数据的监测和分析，预测未来可能出现的故障，及时采取措施避免或减少故障 的影响，提高系统的可靠性和安全性。
二、复杂装备健康管理的概念和 内涵
复杂装备健康管理是指通过对设备运行状态进行实时监测和评估，及时发现 潜在故障，采取相应的维护措施，以保证设备的正常运行。其核心思想是以设备 的“健康”状态为目标，结合传感器技术、数据处理和分析技术等手段 理的关系
4、系统适应性：复杂系统具有不确定性，如何使故障预测与健康管理技术 适应这种不确定性是一个重要问题。
参考内容
在现代化工业生产中，复杂装备作为关键基础设施，其正常运行对于企业生 产和国家安全具有重要意义。然而，复杂装备在长时间运行过程中难免会出现各 种故障，如何有效预测和管理这些故障，确保装备稳定运行，已成为工业界和学 术界的焦点。本次演示将初步探讨复杂装备故障预测与健康管理系统的意义、发 展现状及未来趋势。
复杂装备故障预测与健康管理是相辅相成的两个概念。故障预测主要是通过 对设备运行数据的分析，预测设备可能发生的故障及时间，提前采取相应的预防 措施，降低故障发生的概率。健康管理则是通过对设备进行实时监控和评估，及 时发现潜在故障，采取相应的维护措施，保证设备的正常运行。两者的目标都是 为了提高设备的可靠性和可用性，降低运维成本。
二、复杂装备故障预测
复杂装备故障预测是通过分析装备运行过程中的数据，对未来可能发生的故 障进行预测。它可以帮助企业提前采取措施，避免事故发生，提高生产效率。故 障预测需要依托先进的技术和方法，例如数据挖掘、机器学习和模式识别等。通 过这些技术，可以将装备运行数据转化为故障预警信息，以便维修人员及时进行 干预。
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故障检测和健康管理技术的主要功能是对系统的监控和状态的预测，主要包括剩余寿命和故障预测等。
大量的研究和实践表明，故障预测和健康管理能够降低维护成本，提高设备的稳定性，确保设备稳定、安全完成任务。
本文即针对航空机电产品故障预测和健康管理技术开展了探讨，期望能够为航空机电产品的开发设计提供有益的参考和借鉴。
1故障预测和健康管理的含义国内外关于故障预测和健康管理（Prognostics and HealthManagement，PHM）的研究很多，但关于其概念还没有统一的标准。
当前，在PHM中容易混淆的概念有以下几对：一是损伤和退化。
损伤和退化都能够用于描述电子设备的非正常的状态，但损伤多描述的是器件、电路等设备的物理损坏程度，而退化多用于描述器件、电路等设备的能力衰退程度。
可见，从一定意义上讲电子设备的损伤可能是导致设备退化的原因。
二是故障预测和剩余寿命预测。
它们都能够描述设备的健康状态的未来变化。
但故障预测是指以历史数据和测试数据为基础对某个特定故障的演化进行的推测，以预测这一故障的发生时间，而剩余寿命预测是指以历史数据和测试数据为基础，使用相应的寿命预报模型对设备的剩余使用寿命进行的确定。
可以看出，故障预测的对象是特定的故障，而剩余使用寿命的预测对象是设备本身，前者是局部，后者是整体。
三是损伤状态、退化状态、健康状态和使用状态。
在PHM中，状态一词十分常见，主要有损伤状态、退化状态、健康状态和使用状态等。
通过前文对“损伤”和“退化”两个属于的解释我们能够很清晰地分辨损伤状态和退化状态的不同，损伤状态是指设备物理层面的损坏程度，退化状态是设备物理层面某功能的衰退程度。
一般来说，电子设备的退化状态越多，健康状态就越差。
2航空机电产品故障预测和健康管理系统的模式1）航空机电产品故障预测和健康管理系统的建设理念在航空机电产品中，辅助动力系统的性能衰退是一种常见的故障。
转速、排气温度等能够引起动力系统参数的变化，然后就可以根据参数的变化对运行状态进行诊断。