故障预测与健康管理PHM技术研究

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。

展开剩余83%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）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。

动车组故障预测与健康管理体系架构研究摘要：我国有很多EMU模式，应用环境与国外大不相同。

运营设备故障、源质量、运营和维护质量等问题经常出现，这必然会影响EMU的运营和维护。

同时，在EMU的预防和纠正维护模式下，观察到过多的维护和维护不足，导致EMU维护成本高，次生灾害和操作设备故障。

基于以上现实，创建适合中国高速铁路的一系列误操作预后健康管理系统(PHMP)具有重要意义。

本文主要分析动车组故障预测与健康管理体系架构。

关键词：故障预测；健康管理；PHM；智能运维；精准维修；动车组引言近年来，我国动车组列车迅速发展并取得了举世瞩目的成绩，动车行驶速度不断刷新世界纪录。

《中长期铁路网规划》规划了我国高铁运营里程将达到４万ｋｍ，标志着高铁在我国的基础设施和交通设施中占有重要地位。

由于国内动车组保有量的快速增长、服役车型的种类增多以及大规模的运营，动车组装备产业由大规模的制造阶段向全寿命周期的运营维保阶段转移，伴随着服役时间的增加、服役设备的性能退化，动车组的高故障率、低上线率、高维修成本等诸多问题暴露出来，如何保证行车安全、提高旅客舒适度、降低运维成本、减少或降低故障的发生，对未来我国的高速动车组产业具有重要意义。

1、PHM定义与内涵根据定义，PHM是指实时监控各种先进传感器对设备运行的各种状态参数和特征信号，使用各种智能算法和推理模型评估设备的状态，在故障发生前进行预测，并提供一系列与各种可用资源信息相结合的维护支持解决方案来执行技术。

设备维护。

上述定义涵盖了以下几个相关概念:(1)基于状态的维护:是指检测设备状态，根据健康状态组织维护，做出决定的方法。

(2)故障诊断:是指利用对被诊断对象的各种知识综合处理信息的过程，最终为了判断是否出现故障，获得评估设备运行和故障状态的综合结果的过程。

(3)故障预测:根据设备的维护状态，结合各类信息，预测、分析和判断未来可能的设备故障。

(4)健康状况:说明系统在执行设备、子系统和组件的设计功能方面的功能。

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。

智研瞻产业研究院专注于中国产业经济情报及研究，目前主要提供的产品和服务包括传统及新兴行业研究、商业计划书、可行性研究、市场调研、专题报告、定制报告等。

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发展概况故障预测与健康管理PHM（Prognostics Health Management）为了满足自主保障、自主诊断的要求提出来的，是基于状态的维修CBM (视情维修，condition based maintenance)的升级发展。

它强调资产设备管理中的状态感知，监控设备健康状况、故障频发区域与周期，通过数据监控与分析，预测故障的发生，从而大幅度提高运维效率。

历史渊源PHM早期应用主要集中于航空发动机领域，例如GE的F404发动机、PW的F117发动机等等。

让它声名显赫的时期，是在F35联合战斗机项目的智能后勤信息系统ALIS，该系统囊括了飞机系统状态监控、健康评估、故障预测、维修计划、后勤保障等若干功能。

在F35之前的PHM，只是测试、监控，或者是健康管理，都不是真正意义的PHM。

F35战机是第一个真正有故障预测概念的，才能称得上PHM。

PHM最早可以源自70年代，早在1982年F-18大黄蜂机队F404发动机检测系统，用于大黄蜂战机的发动机的监测。

那时候，似乎没有故障预测功能，也没有着重于大数据分析，或是没有凸显出大数据分析能力。

这其实不属于真正的飞机PHM。

当时只有剩余寿命评估、操作极限监控、传感器失效检测、熄火检测、着陆推力评估、飞行员启动记录等，缺失了故障预测功能。

早期资料上的PHM都很少涉及故障预测，尽管F22已经有了类似的设备与系统，但是F22的PHM应该还属于状态监测范围。

F22在飞行时传输部分数据，落地后采集全部数据。

可以通过维修辅助计算机插入接口，发送激励信号采集重点部件测试数据，在当时已经很先进了。

基于PHM的系统工程：设备故障预测与健康管理方法PHM（Prognostics and Health Management）概念PHM，即预测与健康管理，是一种对系统和设备进行故障预测、健康评估、维护与维修管理的系统工程。

它涉及数据采集与处理、模型构建与训练、预测与决策制定、维护与维修策略、健康评估与管理、风险评估与控制、智能诊断与预测以及优化维护计划与成本等多个方面。

.数据采集与处理PHM首先需要对系统和设备进行数据采集与处理。

这包括从各种传感器、日志文件、维护记录等来源收集数据，然后对这些数据进行清洗、整合和标准化，以便用于后续的分析和模型构建。

.模型构建与训练基于数据采集与处理阶段得到的数据，PHM通过机器学习、统计模型、物理模型等手段构建预测模型，并对模型进行训练和优化。

这些模型可用于预测系统或设备的未来状态，以及识别潜在的故障或问题。

.预测与决策制定利用构建的预测模型，PHM可以对系统或设备的性能进行实时监测和预警。

当模型预测到可能出现故障或性能下降时，PHM会生成相应的决策支持信息，以指导维护和维修操作。

.维护与维修策略根据预测结果和决策支持信息，PHM制定相应的维护与维修策略。

这些策略可能包括预防性维护、修复性维护、状态监测等，以确保系统或设备在最佳状态下运行，降低故障率和停机时间。

.健康评估与管理PHM通过对系统或设备的性能进行评估，可以了解其当前的健康状态。

通过与历史数据和其他参考数据进行比较，可以识别出任何异常或性能下降，从而提前采取相应的措施进行干预和管理。

.风险评估与控制PHM不仅关注设备的状态，还关注其可能带来的风险。

通过对设备的安全性、可靠性和环境影响等进行评估，可以识别出潜在的风险并采取相应的控制措施。

这有助于降低意外事故发生的可能性，保障操作人员和设备的安全。

.智能诊断与预测借助人工智能和大数据技术，PHM可以进行智能诊断和预测。

通过对大量历史数据进行分析和学习，模型能够自动识别出故障模式、趋势和影响，并提前进行预警和预测。

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。

电力变压器故障预测与健康管理探讨摘要：电力变压器故障机理复杂且维修成本高昂,对电力系统的安全稳定运行具有明显的消极影响。

梳理了目前电力变压器研究存在的主要问题,并给出了基于故障预测与健康管理(PHM)的解决思路;然后,初步界定了电力变压器PHM的管理周期,并系统分析了国内外针对电力变压器健康监测和故障诊断的研究成果。

关键词：电力变压器；故障预测；健康管理1.引言电力变压器是电力系统中最关键的设备之一，它承担着电压变换，电能分配和传输，并提供电力服务。

随着电力系统规模和变压器单机容量的不断增大，其故障对国民经济造成的损失也愈来愈大。

因此，变压器的正常运行是对电力系统安全、可靠、稳定运行的重要保证，必须最大限度地防止和减少变压器故障和事故的发生。

二、电力变压器故障的复杂性分析从目前电力系统运行的历史统计记录来看,电力变压器外部短路、绝缘受潮、分接开关触头接触不良等故障出现次数最多,故障频发部位的次序大致为绕组、铁芯、分接开关、套管、绝缘油、冷却系统、保护装置、测试系统、油箱。

变压器各部件的故障或潜在性故障往往会导致变压器运行状态发生变化,且某些故障间具有诱发性和依从性的因果关系,某种故障可能是由另一种故障所引起,而其本身又可能诱发出其他故障,甚至有时会出现多种故障同时发生的情况,即故障具有并发性。

因此,变压器障的这些特点也导致了评估、故障诊断与预测工作的复杂性。

此外,电力变压器在运行中会受到来自“电—磁—力—热”等多种内、外应力的综合作用,进而破坏变压器绝缘性能,导致产生缺陷甚至故障。

三、电力变压器PHM的概念与内涵目前,PHM已经成为许多工程系统或产品的重要组成部分,其理论方法通常被用于发现异常现象、故障诊断和预测RUL。

PHM可以给使用者和管理者提供诸多优势,例如:提前预知将要发生故障的时间和位置,预测整个系统的RUL,提高系统的运行可靠性,减少系统的维修费用和提高维修准确性,实现工业设备的状态维护或预测维护等。