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PHM系统的构建和关键技术初探作者：朱红来源：《电子技术与软件工程》2015年第16期摘要本文介绍了预测与健康管理技术的基本概念和内涵，分析了国内外预测与健康管理的研究现状，总结了PHM系统关键技术，并对未来PHM系统设计进行展望。
【关键词】故障检测健康管理云测试预测与健康管理（Prognostic and Health Management，简称PHM）是指利用尽可能少的传感器采集系统的各种数据信息，借助各种智能推理算法和模型来监控、管理和评估系统自身的健康状态，在系统故障发生前对其故障进行预测，并结合可利用的资源信息提供一系列维护建议或决策，是一种故障检测、故障隔离、故障预测、健康评估及维护决策的综合技术。
本文介绍了预测与故障管理技术的基本内涵、国内外研究现状和关键技术，对未来PHM系统设计进行展望。
1 国内外研究现状据报道，美国在F35项目中依靠PHM技术实现了出动架次率提高25%，使用寿命达8000飞行小时，代表了目前世界公认的PHM技术研究和应用的最高水平。
俄罗斯、德国、日本等也积极开展PHM技术的探索，总之，国外在PHM系统架构、智能推理技术、健康评估技术等各方面取得了实质性突破，形成了PHM设计、开发及验证的流程、方法和体系[2]。
我国在PHM方面的研究才刚刚起步，哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、航天五院、第二炮兵工程学院等高校、研究所开展了PHM技术探索，并取得了较大进展，但是整体上还缺乏全面、系统和深入的研究和应用。
2 关键技术PHM系统工作原理就是通过借助传感器技术或机内测试技术，采集监测目标的特征信息数据，判定被测对象的工作状态，并且基于现有信息数据，利用智能推理算法或模型，提出合理的维修保障建议，预估被测对象的使用寿命。
2.1 传感器及数据采集能力传感器及数据采集是故障诊断及预测的基础要素，其作用是感受被测对象相应参数（如温度、压力、转速、振动等）的变化并按照一定规则将其转换为便于传输和后续处理的电信号。
PHM介绍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。
电子产品PHM及其关键技术电子产品PHM（预测性维护）是一种基于状态监测和预测的技术，其目的是在设备发生故障之前进行维护和修复。
通过实时监测设备的运行状态，分析设备性能下降的原因，PHM能够预测设备何时可能出现故障，从而提前采取措施进行维修。
这种技术在电子设备日益复杂的今天，显得尤为重要。
PHM关键技术之一是数据挖掘。
在大量的运行数据中，数据挖掘技术可以帮助我们发现隐藏在数据中的有用信息，如异常模式、性能下降等。
这些信息对于预测设备故障至关重要。
另外，机器学习技术在PHM中也扮演着重要的角色。
通过训练大量的数据集，机器学习算法能够学习设备的运行特性，自动识别异常模式，进一步提高预测的准确性。
在实际应用中，电子产品PHM已经广泛应用于各种领域。
例如，在通信领域，PHM被用来监测和预测基站设备的性能下降，确保通信网络的稳定运行。
在工业生产中，PHM被用来预测工厂设备的故障，避免生产中断和损失。
随着智能家居的发展，PHM也被应用于智能家电的维护和保养，为消费者带来便利。
虽然电子产品PHM在实际应用中取得了显著的成果，但仍存在一些不足。
例如，数据挖掘和机器学习技术需要大量的数据进行训练，而实际应用中可能缺乏足够的数据。
这些技术还需要专业的技术人员进行开发和维护，成本较高。
未来，随着技术的不断发展，希望能够解决这些问题，进一步提高PHM的实用性和可靠性。
电子产品PHM及其关键技术在设备维护和预测方面具有重要的作用。
通过实时监测设备的运行状态，结合数据挖掘、机器学习等技术，能够实现设备的预测性维护，从而避免设备故障造成的损失。
未来，随着技术的发展和应用的深入，电子产品PHM将会有更多的应用场景和实际需求。
PHM技术也将不断完善和提高，为电子设备的维护和保养提供更加高效和准确的方法。
我们应该积极和掌握这种技术，以便更好地应用到实际生产和生活中，提高生产效率和生活品质。
航天电子产品在航空航天领域具有重要作用，其可靠性、稳定性和长寿命直接关系到任务的成功与安全。
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。
基于PHM技术的铁路货车制动系统故障诊断发表时间：2020-07-10T03:28:30.865Z 来源：《建筑细部》2020年第9期作者：张斌[导读] 目前我国铁路货车维修班组由于人员结构不尽合理，对新技术的使用、检修经验方面存在较多问题，检修质量控制不到位，职工素质低，考核制度不完善，工作者简化工艺流程，不按标检修，致使部分车辆制动故障未完全发现或处理不到位带病运行，存在严重的运输安全隐患。
所以如何对制动系统进行故障诊断并能够在危急情况下采取措施使列车安全停车是一项重大的课题。
张斌中车沈阳机车车辆有限公司辽宁沈阳 110142摘要：目前我国铁路货车维修班组由于人员结构不尽合理，对新技术的使用、检修经验方面存在较多问题，检修质量控制不到位，职工素质低，考核制度不完善，工作者简化工艺流程，不按标检修，致使部分车辆制动故障未完全发现或处理不到位带病运行，存在严重的运输安全隐患。
所以如何对制动系统进行故障诊断并能够在危急情况下采取措施使列车安全停车是一项重大的课题。
关键词：货车制动；故障诊断；故障处理引言：铁路运输的速度随着科技的发展也得到了大幅度的提升，这给货物运输带来方便、快捷的同时，制动系统故障的问题的出现也相应变得频繁，如何诊断货车制动系统的故障，如何处理，及如何减少制动系统故障的发生，是本文将要讨论的重点。
1铁路货车制动系统在铁路运输中，为了调节列车运行速度和及时准确地在预定地点停车，保证列车安全正点运行，每一车辆上都装有制动系统。
驾驶员可以根据实际情况做出一定的减速调整，也可实施停车、驻车等，保证铁路货车的安全运行。
此外，制动系统还可使车辆停车时更平稳、更柔和，能为制动机提供清干功能，当在较为潮湿的路面上行驶时，铁路货车制动系统将在固定的时间内发出声音，清干制动片上的水膜，保障制动的安全与可靠。
当前城市轨道交通车辆检修以车辆设备发生的故障统计为基础，通过不断地对车辆设备各方面状况进行具体分析，并结合车辆设备故障的危害性分析，从而确定检修模式（例如均衡修、精准修、系统修等），故障预测与健康管理（ＰＨＭ）技术为确定城市轨道交通车辆检修模式提供了依据。
电子设计中的故障诊断与排除在电子设计领域，故障诊断与排除是非常重要的工作环节，它涉及到保证电子设备正常运行和提高设备的可靠性。
在实际工作中，我们可能会遇到各种各样的故障，例如电路板短路、元件损坏、电源供电不稳等问题。
因此，掌握有效的故障诊断与排除方法对于提升电子设计工程师的技能水平至关重要。
首先，在进行故障诊断时，我们需要对电子设备进行全面的检查。
这包括检查电路板的连接是否牢固，元件是否有烧损现象，电源是否正常供电等。
通过仔细的观察和检查，我们可以初步确定故障可能的原因，并缩小故障范围。
其次，针对不同类型的故障，我们需要运用不同的排除方法。
对于电路板短路的故障，我们可以通过逐一排除元件的方法来确定是哪个元件导致了短路，并及时更换损坏的元件。
对于电源供电不稳的故障，我们需要检查电源线路是否有松动或短路，并根据情况进行修复或更换。
此外，在故障诊断与排除过程中，我们还可以借助一些专业的工具来辅助工作。
例如示波器可以帮助我们观察电路中的信号波形，多用表可以帮助我们测量电压和电流数值，热像仪可以帮助我们检测出元件发热异常等。
这些工具的使用可以大大提高我们的工作效率和准确性。
最后，故障诊断与排除需要我们具备扎实的电子知识和丰富的实践经验。
只有通过不断学习和实践，我们才能在面对各种复杂的故障时游刃有余地应对。
因此，作为一名电子设计工程师，我们需要不断提升自己的技能水平，保持对新技术的敏感性，才能更好地完成各项工作任务。
总的来说，电子设计中的故障诊断与排除是一项需要耐心和技巧的工作，它对于保证设备正常运行和提高设备可靠性至关重要。
通过全面的检查、不同的排除方法、辅助工具的运用以及不断学习提升，我们可以更加高效地解决各种故障问题，提升自己在电子设计领域的竞争力。
故障预测方法综述1.前言故障预测与健康状态管理(Prognostics and Health Management, PHM) 技术的提出，对现代复杂装备维修保障能力提出了更高的要求。
PHM技术是一种全面故障检测、隔离和预测，以及健康状态管理的技术。
它的引入不是为了直接消除故障，而是为了了解和预报故障何时可能发生，或在出现始料未及的故障时触发一种简单的维修活动，从而实现自助式保障，降低使用和保障费用的目标。
故障预测技术是PHM的核心技术之一，它是比故障诊断更高级的维修保障形式，它利用监测参数、实验数据等各种信息，借助相关推理技术评估部件或系统的未来健康状态或剩余使用寿命。
故障预测使得设备维护人员能够提前预知设备的健康状态和故障的发生，从而有效地降低故障风险、节约保障资源、减少经济损失。
在航天、核能等对可靠性要求较高的领域有着广阔的应用前景，是实现武器装备视情维修、自主式保障、感知与响应后勤的关键技术。
2.目前广泛使用的故障预测方法目前，故障预测方法可以分为基于模型和数据驱动两类。
基于模型的故障预测方法，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
虽然预测过程简单，但是如果假设的模型与实际不符则性能就较差。
人工神经网络具有模仿连续非线性函数的能力，并且能够从样本进行学习，因而在故障预测中得到了广泛的应用。
人工神经网络通过样本的学习可以掌握系统规律，无需对测量信号作模型假设。
由于神经网络具有很强的自适应性学习能力和非线性映射能力，适合于实现预测器的设计。
但是神经网络训练时需要大量数据样本，且存在收敛速度慢、局部极小点、网络结构难以确定等不足。
灰色预测按灰色系统理论建立预测模型，根据系统的普遍发展规律,建立一般性的灰色微分方程，通过对数据序列的拟合，求得微分方程的系数，从而获得灰色预测模型。
灰色预测利用灰色系统理论的GM ( Grey Model ) 模型进行预测。
灰色预测在处理小样本、贫信息、不确定问题上具有独特优势，但在预测精度和预测稳定性等问题上仍有待改进。
