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收稿日期:2007-07-12作者简介:张宝珍(1967—),女,研究员,硕士,主要从事“五性”(可靠性、维修性、测试性、保障性、安全性)和试验与测试专业的情报研究。
预测与健康管理技术的发展及应用张宝珍(中国航空工业发展研究中心,北京 100012)摘要:回顾了故障诊断、预测与健康管理(PH M )技术的发展演变历程,考察了PH M 技术在国外军事、民用和学术研究领域的应用现状,最后展望了PH M 技术的未来发展方向。
关键词:故障诊断;预测与健康管理(PH M );发展;应用中图分类号:T U311.3 文献标识码:A 文章编号:1000-8829(2008)02-0005-03Evoluti on and Appli ca ti on of PH M Technolog i esZHANG Bao 2zhen(Aviati on I ndustry Devel opment Research Center,Beijing 100012,China )Abstract:Firstly,the evoluti on of fault diagnostics,p r ognostics and health manage ment (PH M 2related )technol ogies are revie wed,then the app licati ons of PHM 2like technol ogies in the m ilitary,commercial and acade m ic research areas are exp l ored,and lastly,the devel opment directi ons of PH M technol ogies in the future are p r os pected .Key words:fault diagnostics;p r ognostic and health manage ment (PH M );devel opment;app licati ons 预测和健康管理(PHM )系统正在成为新一代复杂武器系统设计和使用中的一个组成部分。
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。
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]。
动车组故障预测与健康管理体系架构研究发布时间：2022-09-08T09:28:11.868Z 来源：《科学与技术》2022年第5月第9期作者：李锋锐李廷海[导读] 随着现代装备的集成度、复杂性和智能化水平的不断提升，传统的故障诊断与维护技术已越来越不能适应新的需求。
李锋锐李廷海中车青岛四方机车车辆股份有限公司山东省青岛市 266114摘要:随着现代装备的集成度、复杂性和智能化水平的不断提升，传统的故障诊断与维护技术已越来越不能适应新的需求。
故障诊断和健康管理技术在世界范围内得到了广泛的关注。
当前，这种技术被认为是提高“六大特性”，并减少全寿命周期费用的一项重要技术。
本文主要介绍了PHM技术的基本内容，包括理论概述，技术特点、PHM系统构成以及故障预测与健康管理基本架构的研究。
关键词:动车组;PHM技术;理论架构1.PHM概述故障预报与健康管理技术是一项重要的技术，它包含了故障预报与健康管理两大部分。
故障预报是指基于当前的状态，以及某些典型的历史指标，也就是未来的健康状况，对其进行故障预测。
健康管理是指在标准条件下，系统或部件目前的工作表现和标准工作的不同。
简而言之，健康管理着眼于当下，而故障预测着眼于将来；这两样东西，是相互补充的。
高速铁路PHM技术是一项新的技术，是一种新的维护策略，使铁路由传统的故障诊断转向了智能预报。
高铁工业涉及的领域很广泛，就以机车车辆为例，包括高压供电系统、牵引传动系统、供气制动系统等10大系统。
要想利用PHM技术进行列车的维修与管理，你就得有足够的能力去搜集资料。
资料搜集只是开始。
其次，对采集到的资料进行归类，并利用不同的运算法则进行失效分析。
最终，你可以获得一个可以在实践中使用的成果。
2.动车组PHM技术特点动车组PHM的数据来源广泛，种类繁多，通过远程数据传送列车运行时的各项物理参数，可以对其进行实时的分析。
通过对地面资料的分析，结合压力的接触检测，对行走部件的工作状况进行了判定。
计算机测量与控制．２０２１．２９（１） 犆狅犿狆狌狋犲狉犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋牔犆狅狀狋狉狅犾 ·１ ·收稿日期：２０２００５２１； 修回日期：２０２００７０６。
作者简介：罗晓亮（１９８６），男，福建龙岩人，博士，助理研究员，主要从事故障预测与健康管理方向的研究。
通讯作者：梁秀兵（１９７４），男，山东烟台人，博士，研究员，主要从事智能制造与再制造工程领域方向的研究。
引用格式：罗晓亮，涂 龙，王浩旭，等．无人机故障预测与健康管理研究现状及发展［Ｊ］．计算机测量与控制，２０２１，２９（１）：１５．文章编号：１６７１４５９８（２０２１）０１０００１０５ ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０２１．０１．００１ 中图分类号：ＴＰ３９９文献标识码：Ａ无人机故障预测与健康管理研究现状及发展罗晓亮，涂 龙，王浩旭，王晓晶，胡振峰，喻凡坤，梁秀兵（军事科学院国防科技创新研究院前沿交叉技术研究中心，北京 １０００７１）摘要：随着无人机武器装备复杂性、综合化、智能化程度不断提高，由此带来的故障多发性、致命性、随机性、交联性导致系统可靠性与安全性问题日趋突出，因此无人机的维修保障问题成为一大军事难点；为了满足智能化战争对无人机快捷、精准、持续保障的要求，故障预测与健康管理技术应运而生，成为了英美俄等军事强国的研究热点；文章介绍了国内外无人机ＰＨＭ技术的发展现状，以及无人机ＰＨＭ体系构架，从数据采集和传感器技术、数据预处理和数据挖掘技术、数据通信技术、多传感器数据融合技术、健康评估和故障预测技术、智能推理与决策支持技术等六个方面详细分析了无人机ＰＨＭ关键技术，最后结合现阶段无人机ＰＨＭ技术的不足，展望了无人机ＰＨＭ技术的发展趋势。
关键词：故障预测与健康管理；无人机；人工智能犚犲狊犲犪狉犮犺狅狀犛狋犪狋狌狊犪狀犱犇犲狏犲犾狅狆犿犲狀狋犜狉犲狀犱狅犳犘狉狅犵狀狅狊狋犻犮狊犪狀犱犎犲犪犾狋犺犕犪狀犪犵犲犿犲狀狋犳狅狉犕犻犾犻狋犪狉狔犝狀犿犪狀狀犲犱犃犲狉犻犪犾犞犲犺犻犮犾犲狊ＬｕｏＸｉａｏｌｉａｎｇ，ＴｕＬｏｎｇ，ＷａｎｇＨａｏｘｕ，ＷａｎｇＸｉａｏｊｉｎｇ，ＨｕＺｈｅｎｆｅｎｇ，ＹｕＦａｎｋｕｎ，ＬｉａｎｇＸｉｕｂｉｎｇ（ＡｄｖａｎｃｅｄＩｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ，ＮａｔｉｏｎａｌＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＡｃａｄｅｍｙｏｆＭｉｌｉｔａｒｙＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００７１，Ｃｈｉｎａ）犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ，ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｎｅｓｓ，ａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｏｆｍｉｌｉｔａｒｙｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）ｈａｓｉｎｄｕｃｅｄｍｕｌｔｉｐｌｅ，ｆａｔａｌ，ｒａｎｄｏｍ，ｃｒｏｓｓ－ｌｉｎｋｅｄｆａｕｌｔｓ，ｗｈｉｃｈｒａｉｓｅｓｃｏｎｃｅｒｎｓｏｖｅｒｉｔｓｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｓａｆｅｔｙ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅａｎｄｓｕｐｐｏｒｔｏｆｍｉｌｉｔａｒｙＵＡＶｓｈａｓｂｅｃｏｍｅａｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ．Ｔｏｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｆａｓｔ，ａｃｃｕｒａｔｅ，ａｎｄｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒＵＡＶｓｉｎｔｈｅｍｏｄｅｒｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｗａｒｆａｒｅ，ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓａｎｄｈｅａｌｔｈｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（ＰＨＭ）ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｅｍｅｒｇｅｓａｎｄｂｅｃｏｍｅｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｃｕｓｏｆｍａｊｏｒｍｉｌｉｔａｒｙｐｏｗｅｒｓｓｕｃｈａｓＢｒｉｔａｉｎ，ｔｈｅＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓ，ａｎｄＲｕｓｓｉａ．Ｔｈｅｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｄｏｍｅｓ ｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｔａｔｕｓｏｆＵＡＶＰＨＭｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｓｗｅｌｌａｓｔｈｅＵＡＶＰＨＭｓｙｓｔｅｍａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ．ＴｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆＵＡＶＰＨＭａｒｅａｎａｌｙｚｅｄｆｒｏｍｓｉｘｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｓｐｅｃｔｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｓｅｎｓｏｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｄａｔａｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｄａｔａｍｉｎ ｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｄａｔａｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒｄａｔａｆｕｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｈｅａｌｔｈａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｎｄｆａｕｌｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｔｅｃｈ ｎｏｌｏｇｙ，ａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｒｅａｓｏｎｉｎｇａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｅｄｅｆｉｃｉｅｎｃｉｅｓｏｆｐｒｅｓｅｎｔＵＡＶＰＨＭｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｉｔｓｆｕｔｕｒｅｐｒｏｓｐｅｃｔｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓａｎｄｈｅａｌｔｈｍａｎａｇｅｍｅｎｔ；ｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅ；ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ０ 引言智能化与无人化是面向未来智能化战争武器装备的发展趋势。
