故障预测与健康状态管理技术综述

故障预测和健康状态管理(PHM)技术是新一代武器系统的先进测试、维修和管理技术,也是一种全面的故障检测、隔离和预测及状态管理技术,正在成为新一代武器系统设计和使用中的一个重要组成部分;论文首先综述了PHM技术的内涵、工作原理以及该技术的功能与作用,然后对PHM技术涉及到的关键技术进行了详细的介绍,最后展望了该技术的发展趋势以及对我国国防工业的借鉴意义。     

复杂装备故障预测与健康管理体系结构研究

PHM是基于CBM概念的一种新技术,对提高复杂装备的维修保障能力和减少维修保障费用有着重大意义;文章以复杂装备为研究对象,针对其PHM系统设计的首要问题———PHM体系结构进行了探索,提出了适合复杂装备的PHM总体结构和相应的硬件、软件系统结构,并在此基础上结合现行的三级维护体制提出了基于Web的防空导弹装备PHM总体结构。     

新一代航空电子综合化及预测与健康管理技术

在介绍航空电子系统发展演变历史的基础上,分析了新一代综合化航电系统的主要特征,深入探讨了航空电子预测与健康管理(PHM)的关键技术,包括失效机理分析、应力损伤评估、故障先兆以及预警电路(canary)4个类别,详细分析了PHM相关的信息融合、人工智能、数据挖掘与预测等技术的实现方法与应用,研究并给出了新一代综合模块化航...     

复杂装备故障预测与健康管理系统初探

故障预测与健康管理(PHM)系统是新型维修保障模式—自主后勤保障的重要组成部分,对提高复杂装备的战备完好性和降低维修成本具有重要意义;首先介绍PHM系统基本概念及主要组成,并对在复杂装备全寿命周期实施PHM的必要性进行分析;综合论述了PHM系统实现中的关键支撑技术:基于RCM分析的方案设计、基于匹配度的健康状态评估和基于剩余寿命预测的维修决策;最后给出了PHM系统在无人机装备中的应用实例;国内外应用情况表明,PHM系统可显著提高维修保障效率并降低维修保障费用,可实现经济可承受性目标。     

动调陀螺仪离线预测与健康管理系统的设计

针对动调陀螺仪传统维修方式存在维修不足和维修过剩等问题,设计了一种离线预测与健康管理系统;在分析动调陀螺仪状态影响参数的基础上,构建了状态监测平台,并采用时间序列方法对随机信号进行特征提取;利用采集的数据进行信息处理,采用神经网络进行健康状态评估,采用灰色支持向量机进行剩余寿命预测;最后,在对各种信息进行管理、利用的基础上,制定维修决策及进行保障资源管理;实际应用表明,本系统能有效提高动调陀螺仪的使用可用度,降低保障费用。     

对发展故障预测和健康管理技术的探讨

故障预测与健康管理(PHM)系统对于推动装备视情维修能力的实现具有重大的意义。简要介绍了PHM的概念及其内涵,分析了国内外PHM技术的发展状况,论述了PHM技术发展过程中需要关注的主要问题,以及需要重视的几项工作。希望对装备PHM技术发展发挥一定的参考作用。     

先进的故障预测与状态管理技术

美军为了建立适应于21世纪高技术局部战争的自主式后勤保障系统，正在大力开发嵌入式诊断和预测技术，如JSF的预测与状态管理(PHM)系统、陆军的嵌入式诊断和预测(ED／EP)系统、海军的综合状态评估系统(ICAS)等。其中，JSF的PHM具有三军通用性。本概括介绍了PHM技术的内涵和原理、结构和功能、技术特点和技术关键及在美军型号中的应用。     

基于M-DSSE和RVM的复杂装备健康状态预测

针对故障呈现渐发特性的复杂装备健康状态预测问题,提出基于多距离形态相似度评估(M-DSSE)和相关向量机(RVM)的预测方法。在提取装备状态特征信息的基础上,采用M-DSSE方法对装备的健康状态进行评估,计算得到装备的健康指数;运用RVM回归模型对装备的健康指数进行预测,实现对装备健康趋势的预知,为最终的预知维修提供重要技术支撑。在某航空机电设备上的应用结果表明,该方法可以有效解决复杂装备健康状态评估与预测的问题,结果与实际情况相吻合。     

预测与健康管理技术的发展及应用

回顾了故障诊断、预测与健康管理(PHM)技术的发展演变历程,考察了PHM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PHM技术的未来发展方向.     

航空装备预测与健康管理系统的验证方法概述

随着国内PHM(预测与健康管理)技术发展迅速,航空装备PHM验证与确认方法成为制约PHM技术成果工程转化的难点.针对上述问题,提出了PHM系统全寿命周期内的验证流程,明确了在需求分析、设计研制、使用与维护等阶段PHM验证与确认的具体内容与要求,结合PHM对象的特点,阐述了目前典型的航电PHM、机电/动力PHM、结构SHM的验证和确认方法.     

支持视情维修的故障预测技术研究

详细介绍了故障预测技术的定义、研究内容、研究方法、研究难点及其研究趋势.结合分析设备健康退化过程提出了故障预测的研究内容,并且按照故障预测实现所采用的方法将现有的文献分类进行了详细综述.     

基于部件参数估计的航空发动机故障预测技术研究

为了满足新一代航空发动机对故障预测与健康管理系统的需求,针对气路故障预测问题,以某型双转子、双涵道涡轮风扇发动机为对象,研究了把性能健康参数作为状态量扩展至状态方程,利用卡尔曼滤波器对状态变量进行估计,以估计出健康参数;并以该健康参数为基础,预测发动机的气路故障;最后以某涡扇发动机数学模型作为仿真对象,以H=15 km、Ma=1.6为仿真设计点,利用该工作点的线性状态方程设计了扩展卡尔曼滤波器,对健康参数进行了估计。仿真结果表明,状态估计器能够快速、较为准确地估计发动机的性能退化系数,从而能够较为准确地预测故障发生的时间,为航空装备的保障提供理论依据。     

卫星导航接收设备健康管理技术研究

针对卫星导航接收设备的技术特点和维护需求,基于故障检测与健康管理技术,提出了一种从射频前端、数字信号处理到算法实现全流程的预测与健康管理方案,搭建了卫星导航接收设备预测与健康管理系统体系结构。基于检测信息设置,完成信号处理与状态监测,开展卫星导航接收设备实时健康评估与寿命预测研究,根据评估与预测结果制定维护方案,实现卫星导航接收设备的健康管理。通过开展仿真试验与实际工程应用,验证了所设计的卫星导航接收设备健康管理方案的正确性与有效性,具有一定的工程推广价值。     

航空发动机PHM中的数据挖掘机遇与挑战

预测与健康管理(PHM)是未来先进航空发动机确保飞行安全、实现二级视情维修的关键使能技术。数据挖掘是PHM实现发动机健康状态评估、诊断以及剩余寿命预测的核心技术。本文首先从军事需求入手,简要分析了PHM技术的作用和意义,阐述了数据挖掘在PHM技术中发挥的重要作用,简要分析了国内外在航空发动机PHM中数据挖掘的差距。接着,详细分析了在航空发动机PHM技术中的关键数据挖掘问题,指出了数据挖掘问题的难点和技术挑战。最后,提出了集计算机、航空宇航两大学科之力推动发动机PHM技术成熟的建议。     

航空发动机健康管理系统发展现状及其指标体系研究

简述了航空发动机故障检测与诊断的发展历程,表明预测与健康管理(PHM)系统是实现先进发动机的必备功能.在分析典型先进航空发动机预测与健康管理(EPHM)系统的基础上,详细阐述了EPHM的需求,并基于需求系统梳理了EPHM系统的指标体系.最后对我国航空发动机健康管理的研究提出了几点展望.     

国外故障预测与健康管理系统开发平台综述

在故障预测与健康管理(PHM)技术研究及应用中,PHM软件开发平台的研制尤为重要。简要介绍了PHM的概念和内涵,分析了国外几种PHM软件平台的发展状况,结合国内PHM软件平台设计和开发现状,提出几点建议,以期对我国PHM技术的发展和提高发挥一定的作用。     

重复使用运载器预测与健康管理(PHM)技术研究

为了实现传统一次性运载火箭的可重复使用特性,提高重复使用运载器的安全性、可靠性及维修保障性,破解重复使用运载器研制难度大、技术风险高的难题,研究了一种重复使用运载器的预测与健康管理系统方案;该系统采用一种“机载-地面”辅助决策的系统设计方案,机载部分采用分层分布式的系统架构设计方案,地面部分采用区域管理和综合调度的设计方案,有效实现运载器在线式健康状态监测与诊断;重复使用运载器预测与健康管理设计方案的应用,确保运载器在全寿命周期内,实现在线实时故障检测、故障预测和健康评估,为故障处理、维修保障和系统操作优化提供决策支持,显著提升了重复使用运载器的安全性、可靠性、保障性和效费比.