综合化航空电子系统PHM应用与设计

故障预测与健康管理(PHM)技术应用是保障电子系统任务完成成功率的重要手段和方法。对航空电子系统的PHM应用及设计思路进行了探讨,提出了PHM系统功能关系及适合综合化航空电子系统的健康管理体系。对PHM工程实现的主要关键技术及解决方案进行了研究,重点分析了基于测试性模型的多信号增强诊断方法,以及基于马尔科夫和贝叶斯网络的健康评估方法,对最终实现航空电子系统的PHM全面应用具有指导意义。     

雷达预测与健康管理系统设计

将故障预测与健康管理(PHM)技术引入雷达系统,可极大地提高雷达的任务可靠性和使用可用度。在回顾PHM国内外发展现状和综合分析雷达PHM技术的基础上,建立了雷达系统的PHM架构,实现故障隔离、健康评估、寿命预测和维修决策功能,提炼出存在的技术难点;并以某型雷达应用中的设计为案例进行分析,验证系统可行性和设计效能,可为PHM技术在雷达中的推广应用提供参考。     

基于PHM的水下航行体综合保障系统

预测与健康管理技术是装备综合保障技术的核心之一,其不但能够实现武器装备性能状态的在线监测,还能实现故障的全方位预测、诊断、评估、决策和处理。文中对PHM方法作了概要性的介绍和总结,提出了一种基于PHM技术的水下航行体综合保障系统,并对系统的工作原理及各功能组成部分作了分析与讨论,同时对综合保障系统的保障效能、工作模式、指挥控制也作了相应介绍。     

PHM系统的构建和关键技术初探

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。     

集成电路失效机理分析及其PHM技术实现

集成电路的可靠性问题随着制造工艺尺寸的缩小与集成度的增加而变得越来越重要,开展针对集成电路的失效物理为基础的故障预测与健康管理技术,用于预测和评估集成电路产品在实际环境中的可靠性,已成为当今研究的热点。通过阐述集成电路的失效机理,介绍了集成电路目前故障预测与健康管理的基本方法。针对关键失效机理的基于预警单元法的PHM技术方案,提出了对电迁移失效的监控原理、监控方法,通过设计电迁移预警电路,验证了该PHM技术的可行性。     

航空电气设备的故障预测与健康管理的研究

基于对航空可靠性、安全性和经济性方面的需求,对航空电气设备的故障预测与健康管理技术越来越多地得到了重视与应用,在国外的航空设备检测技术中,故障检测与健康管理技术已经成为了核心技术.介绍了航空电气设备故障预测与健康管理(PHM)技术,针对航空典型电气设备的故障预测与健康管理系统建模的重点内容,分析了航空电气设备的故障预测与健康管理技术的整体预测过程、相应应用策略.     

基于PHM的导弹状态管理研究

在介绍预测和健康管理技术（PHM）内涵及功能的基础上,分析了PHM应用于导弹状态管理的可行性,提出了基于PHM的导弹状态管理系统,并对系统功能及系统预测方法的实现进行了介绍。     

特种飞机综合化任务系统PHM设计与实现

任务系统是特种飞机能力的关键因素,对其开展故障预测诊断及健康管理技术(Prognostic and Health Management,PHM)的研究是一项重要课题。目前任务系统综合化程度不断提高,故障诊断难度不断加大。结合任务系统的使用场景以及综合化系统的结构特点,对PHM系统的层次结构、基础资源要素、功能要素、综合诊断、状态策略、故障管理等环节开展了全面设计与实现。设计结果表明,PHM系统在故障诊断准确性、降低飞机再次出动执行任务的间隔时间、缩短地面维修时间方面均具有明显优势。     

基于数据挖掘建立良好的广播发射机故障预诊断与健康管理的探究

本文就广播发射台站的技术维护方式和面临的问题进行了分析,介绍了PHM系统,并针对基于数据挖掘技术的PHM(故障预诊断与健康管理)技术系统应用在广播发射系统中要实现的内容和价值进行了探索和研究.     

基于国家标准的可靠性建模问题与对策探讨

在国家标准的约束下,针对有效载荷分系统呈现的新特点,提出了可靠性措施,并通过质量屋模型,识别出关键的可靠性措施。通过可靠性建模方法的分析,表明真值表法可以有效地实现关键可靠性措施,但存在两个难题,分别是故障预测与系统健康管理(PHM)技术的可靠性评估和基于真值表法的可靠性分配。给出基于真值表法的PHM评估方法,并发现实现PHM技术的自主性是提高有效载荷可靠性的关键;给出基于成功次数的重要度定义,并推导了可靠性建模与分配的理论公式。理论分析表明,上述方法简单、有效、易以实施并满足有效载荷分系统的工作实际。     

航天电子产品的PHM技术研究

将先进的故障预测和健康管理技术引入航天电子系统将极大地提高系统的可靠性和可用性.在对当前电子产品PHM技术进行了综合分析的基础上,提出了一种层次式PHM构架,将基于模型的和基于数据的方法结合在一起,并在顶层通过特征提取与自动推理算法的融合处理,得到对整个电子系统的最优健康估计.     

有人机/无人机协同作战机群PHM顶层架构

故障预测与健康管理(PHM)技术作为新一代飞机设计与使用中的关键技术和重要组成部分,受到国内外专家学者的广泛关注.针对未来航空装备无人化、协同化的特点,利用系统工程的方法对有人机/无人机协同作战机群PHM系统进行场景分析,通过系统用例图与活动图建模对系统需求进行分析综合,提出了一种面向机群的PHM系统顶层架构,包括功能架构设计、逻辑体系架构设计、数据传输服务,并针对系统设计中涉及的关键技术进行论述.研究成果对于协同作战场景下机群PHM系统设计具有一定的指导意义.     

一种基于信息融合的军用电子产品PHM方案设计

将故障预测与健康管理,即PHM技术可提高军用电子产品的可用性、可靠性和经济性.在综合分析了目前常用的两种主流PHM预测技术基础上,提出一种将基于模型的方法和数据驱动的方法结合起来进行融合预测的技术途径,给出了融合方案设计并提出了不确定性解决方案.     

基于数据分析的网络健康评估系统

云数据中心网络具备复杂性和规模性特征,给网络的运营和维护带来挑战。基于数据分析的网络健康评估系统能够通过数据采集、网络建模、数据分析和综合评估等技术实现网络运行状态量化和可视化,便于网络整体质量动态掌握和故障快速处理,实现网络故障事后发现向事前预测的转变,为网络管理人员提供了网络运营和管理的有效手段,以提升网络运维效率、提高网络运营质量。首先对网络评估系统关键技术进行了介绍,其次结合实践情况给出了基于数据分析的网络健康评估系统的试验效果,最后对该系统功能的进一步完善提出了展望。     

多机种一体化故障预测与健康管理技术应用研究

基于故障预测与健康管理的自主式保障是新一代飞机和直升机设计的基本能力,是航空装备综合保障领域的重要变革。研究介绍了飞机PHM系统体系结构,划分出机载PHM系统和地面PHM系统,提出机载PHM系统采用分层智能推理机构,地面PHM系统宿驻在地面自主保障信息系统,并优化了PHM系统工作过程;根据现实与可能,提出了实用性的综合智能故障诊断方法和维修任务预测算法;从多机种一体化保障需要,提出了飞机多机种自主式保障设计关键技术和研究方向。     

综合模块化航空电子系统的故障预测与健康管理技术

航空电子系统是保障现代飞机性能的非常关键因素之一,对其开展故障预测及健康管理技术的研究是保证飞机安全性的重要课题。针对航空电子系统综合模块化的发展趋势,研究了一种面向其开放式与模块化架构的故障预测与健康管理系统。通过对综合模块化航空电子系统的分层结构分析,结合关键子系统展开设计,包含了飞机PHM系统的体系结构设计及相关环节的技术实现。结果表明该体系结构可满足航空电子系统标准化、层次化、模块化、开放性的要求。     

PHM技术在测控装备管理中的应用

针对复杂大型测控装备系统工程的管理,开展测控装备故障预测与健康管理技术研究。以某型雷达抗干扰测试系统为例,阐述可应用于测控装备故障预测与健康管理的一种科学管理方法,提出基于模型的PHM技术在抗干扰测试系统中应用,达到提高装备技术状态稳定性、提升维修保障效率,降低全寿命周期成本的目的。有助于加强装备质量管理模式体系化、信息化发展。     

综合航空电子系统故障诊断与健康管理技术发展

故障诊断与健康管理(PHM)技术是提高系统可用性、维修效率和降低寿命周期成本的重要手段,已成为未来飞机航空电子系统的一项关键技术和重要目标之一。从航空电子系统和PHM技术的发展角度,总结了国内外PHM技术的发展现状,介绍了综合航空电子PHM系统OSA-CBM开放式体系架构,分析了综合航电PHM系统的关键技术,并对未来综合航空电子PHM技术的发展进行了探讨。     

振动载荷下面向电子设备PHM的板级封装潜在故障分析方法

面向电子设备故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）,基于自适应谱峭度与核概率距离聚类提出一种振动载荷下板级封装潜在故障特征提取与模式辨识方法。首先,基于最大谱峭度原则利用经验模态分解的方法对电子组件的应变响应数据进行滤波,计算并重构包含潜在故障信息的包络谱形成故障征兆向量;其次,应用高斯径向基核函数概率距离方法,将非线性故障征兆数据映射到高维Hilbert空间,对其进行聚类分析形成表征板级封装健康状态与各故障模式的类中心;最后,根据实时监测的板级封装的包络谱数据计算与各中心的概率距离,判断其所属的状态从而实现对封装故障模式的早期辨识。通过试验分析,该方法可以有效辨识与预测板级封装即将发生的故障模式,为实现电子设备PHM提供了一种新式的思路与手段。     

基于改进离散粒子群算法的传感器优化配置

传感器优化配置是实现航空设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统设计的基础和保证.本文首先对系统的故障-传感器相关性矩阵进行了改进,在此基础上根据系统测试性指标要求建立了考虑传感器故障率的约束优化模型,并采用一种改进的离散粒子群算法求解.算法根据传感器优化配置的特点设计了粒子个体适应度计算方法,惯性权重则基于群体早熟程度自适应调整.仿真实例验证了本文方法的有效性,优化结果满足系统各项测试性指标要求,可为航空设备PHM系统的传感器优化配置提供有效指导.