产品新闻发布

航天测控公司首次将健康管理技术(PHM)成功应用到风洞自主式保障系统中本刊讯:风洞设备的试验能力是一个国家航空航天水平的重要体现。而风洞试验设备的维修保障是确保装备性能、保持装备优良状态的重要举措,直接决定着风洞的试验能力。针对风洞试验装备长期以来普遍存在的维修不足、维修过剩所导致的装备保障预见性、及时性、有效性不足等问题,北京航天测控技术有限公司基于视情维修的理念,采用国际先进的装备自主式维修保障思想,为用户提供了风洞自主式维修保障系统级解决方案。     

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。     

基于RBR和PCA的2.4米风洞故障诊断系统应用研究

为解决2.4米风洞试验装备的故障监测与诊断(FDD)问题,设计了一种基于规则推理(RBR)和主元分析(PCA)的并行故障诊断系统;对试验流程和因果关系较强的单一装备故障,采用RBR诊断方法;而对控制过程和重要传感器的故障,通过构建PCA模型,根据平方预报误差(SPE)实现系统故障的诊断;运行效果表明:该系统实时性好、诊断结果与实际相符合、且对过程故障具有较强的针对性。     

基于测试数据的装备健康状态评估方法

针对当前装备健康状态评估方法无法反映健康状态变化过程的问题,提出了一种基于测试数据的装备健康状态评估方法。该方法通过对待测部件进行测试,观察测试数据变化规律并对比测试数据的正常范围,分别计算测试部件的基本健康度、健康度变化率和健康度变化幅度,得到了装备动态变化过程中的健康度数学模型,并建立了串联、并联系统的武器装备健康状态评估方法。利用该方法分别对某型潜射导弹发动机、伺服机构液压源的测试数据进行实例分析,结果表明该方法可准确真实反映装备健康状态的变化过程,提供使用者科学有效的故障预测和维修决策依据,更加符合装备基于状态的维修要求,提高了装备完好率和任务完成率,具有较强的可操作性。     

复杂设备健康度评估方法研究综述

随着装备系统集成化、信息化程度的提高,复杂装备的工作可靠性至关重要,对其进行健康状态评估有着重要意义;健康度是对装备健康状态进行定量评估的方法,相对于分级的健康状态评估,可以更加细致地反映装备退化状况,能为装备视情维修提供准确依据,近年来得到越来越多的关注;通过对近几年国内外涉及装备健康度评估方法的相关文献整理,综述了复杂装备健康度评估研究的发展现状和相关评估方法,并从部件级和系统级两个方面对各种健康度评估方法进行了分类阐述和优缺点分析;着重指出了复杂装备在健康度评估中存在的权重问题、样本不均衡问题和健康度与故障率相关性问题;结合复杂装备特点及该领域最新研究进展,提出了未来研究思路和发展方向.     

装备保障训练评估方法及仿真分析

研究装备保障训练问题,装备保障训练评估是提高训练效能的有效手段.根据自适应神经模糊推理系统(ANFIS),首先分析了影响装备保障训练效果的主要因素,建立了ANNS模型结构,并分析了后向传播和递归最小二乘算法的模型求解混合算法,并构建了ANNS的装备保障训练等级评估模型,利用样本数据,通过训练模型得到了与实际装备保障训练等级一致的评估结果,验证了模型的正确性和有效性,并将评估结果与BP神经网络的评估结果进行了对比分析,对比结果表明了ANFIS方法的优越性,为装备保障训练等级评估提供了一种有效的方法.     

面向健康管理的复杂装备维修模糊聚类

科学合理的维修活动是提高装备效能、提升部队战斗力的重要途径。装备复杂化、系统化,对可靠性、维修性、保障性要求越来越高,装备何时维修,采取何种策略,是装备效能发挥的重要前提。从健康管理角度出发,在分析健康状态、故障模式影响以及故障模式发生概率基础上,采取模糊C均值聚类法研究装备维修活动,科学划分维修时机并给出相应维修策略,从而优化装备维修活动,实现装备健康管理(EHM)目标。将所提方法应用于某型装备,并通过Matlab仿真,验证了方法的可行性与合理性,为装备健康管理提供决策依据。     

舰船装备备件配置需求量的评估方法

研究舰船装备备件准确评估问题,由于舰船装备备件受到使用方式、使用环境、使用者、储存条件等多个因素的影响,实际消耗数据具有不确定性,传统的方法并不适用于全部的舰船装备备件配置需求量的计算.在分析了舰船装备的需求规律和使用可靠性信息的基础上,建立了失效数的统计模型,将备件失效率分为工作失效率和非工作失效率,提出了备件实际消耗数据的失效率的Bayes评估方法,充分利用了装备的各类可靠性历史信息和专家经验信息,更适用于装备批量小或工作时见短的舰船装备.给出了舰船装备在满足一定保障度下的备件配置需求量的确定方法.经验证实例说明方法是可行的.     

某风洞全柔壁喷管安全运行控制策略设计

针对柔壁喷管控制运行特点,对其控制系统的安全运行策略进行了设计.功能模拟调试以及实际运行检验表明,柔壁喷管控制系统安全运行策略能够实时有效判断危险工况并进行响应,避免设备故障和误操作对风洞试验带来的损失,确保风洞试验安全.     

武器装备战时持续保障能力评估

武器装备持续保障能力评估是战时装备保障的一个重要问题,它涉及的因素很多,目前还没有统一的方法.通过对装备保障及其保障能力评估的有关问题进行讨论,探索一种可行的武器装备持续保障能力评估的思路.首先给出了装备持续保障能力和装备保障效能的概念,对装备保障能力和保障效能进行了区分,然后研究了战时装备持续保障能力评估指标并以此为基础建立了评估模型,最后以某型作战飞机作战过程中的持续保障为例,对武器装备战时持续保障能力评估模型进行了实际工程验证.     

大型机电设备健康状态评估方法研究

根据大型机电设备健康状态评估的复杂性和影响因素的非线性、模糊性及灰度性特点,从设备的产品质量、运行工况、历史数据3个主要方面构建设备健康状态评判指标体系,并设计了基于模糊-灰度-变权求和的分层设备健康状态综合评估模型。选用矿用带式输送机对综合评估模型进行验证,结果表明,运用该模型得出的评估结果与设备实际运行情况相吻合,该模型对于大型机电设备的健康状态评估及安全生产具有一定的实际意义。     

基于健康管理的有源相控阵雷达威力性能评估方法

针对有源相控阵雷达一类的复杂电子系统,设备的维修是产品全寿命周期内最核心的工作之一。装备的过维修或欠维修,都将对装备的使用造成影响,同时提高了保障费用。本文通过有源相控阵雷达的健康管理系统的参数获取、分析和知识挖掘,提供了一种基于健康管理的雷达威力性能的评估方法,进而提升雷达全寿命周期保障的自动化、智能化水平,达到降低全寿命周期费用,提高装备作战效能的目标。     

美军装备试验鉴定技术发展需求生成问题研究

纵观世界装备试验鉴定技术发展,美军拥有庞大的试验鉴定靶场、雄厚的试验鉴定技术基础、先进的试验鉴定理论、相对完善的组织管理体制,其装备的试验鉴定水平和能力处于世界领先地位.研究美军试验鉴定技术发展现状,预测其在未来一个时期内的发展趋势,总结其发展特点与规律,学习借鉴先进经验做法,对于我国装备建设发展、试验鉴定能力提升和靶场建设有着重要的现实意义.主要对美军试验鉴定技术发展历程、管理体制与规划计划进行介绍,凝练其在试验鉴定技术发展需求中生成的总体思路和主要做法,在此基础上提出思考建议,以期对我国装备试验鉴定技术发展提供一定启示与借鉴.     

S频段统一测控雷达健康故障诊断系统的设计

针对S频段统一测控系统故障诊断及健康管理的需求,给出故障诊断软件体系架构,并基于故障树的设备故障诊断开展了LNA+D/C设备状态评估设计。健康故障诊断系统以可更换单元或模块的监测信息为基础,综合利用自动测试和标校结果,收集、存储、诊断全系统设备工作状态,并依据建立的系统健康诊断和任务能力预测模型,实现设备健康状态预测和任务能力评估功能,为资源调度提供决策依据。     

巷道掘进机健康管理研究现状及展望

掘进机健康管理技术通过对大量监测数据进行分析处理,动态掌握掘进机运行状况,并对各类故障进行预测预报,从而提高掘进机运行的安全性,降低事故发生率及损失,减少设备维护成本。指出巷道掘进机健康管理的关键技术为工作状态参数提取、全状态健康管理、剩余使用寿命估计和远程监测,总结了4项关键技术的研究现状,指出目前对于复杂机械设备剩余使用寿命预测的研究基本不考虑工况变化,仍停留在理论仿真和实验室试验阶段,若使该技术得到应用,必须考虑变工况条件;提出了掘进机健康管理的研究方向,包括掘进机微弱故障诊断方法、掘进机监测多信息融合技术、掘进机关重件与保养件寿命估计方法及油液污染度评估、数字孪生技术在掘进机健康管理中的应用。     

装备故障预测与健康管理能力验证评估技术

预测和健康管理（PHM）是提升装备战斗力水平的重要保证,在装备设计阶段并行开展可测性设计是提高PHM能力的主要手段,而PHM技术的验证和评估是建立诊断与预测系统可信度的一个重要步骤。本文首先给出了面向PHM系统验证技术的国内外研究现状,然后,分析PHM指标的验证方法和技术框架。后面给出的PHM系统验证的指标体系,最后,点明了故障预测与健康管理系统验证与评估方法要关注的问题,明确了未来的发展趋势。     

基于风洞的设备健康管理与数据有效性判定平台研究

低速增压风洞是满足我国航空工业科技发展而建设的一座气动力重大基础试验设施;为了保障该设施的高效率和可靠地运行,以各机电设备、电气测控设备、机械装置为对象,根据其故障模式和故障特点选取合适的监测点,获取实时工作状态数据,再以数据为基础,进行状态监测、故障诊断、故障预测,实现预先性决策和针对性快速维修;基于OSA-CBM+体系构建的风洞健康管理系统,根据设备的运行状态,实现对试验数据的有效性进行实时判定,并实现了风洞装备由事后维修向视情维修转变;实现了装备从使用、维护、管理模式由分散式管理向集约式管理的转变;实现了装备系统故障诊断、预测及判读从人工智能向机器智能的转变。     

基于PHM的自动气象站健康评价与故障预判方法研究

针对自动气象站建设和应用规模大、运行监控手段单一、维护保障成本较高的现状，首次将PHM技术理念应用于自动气象站的运维管理之中；采用层次分析法通过构造判断矩阵、专家打分、确定权重从而以“健康值”的形式对自动气象站综合健康状态进行评价；通过对状态信息与历史极值、故障信息进行判断，提出了一种对自动气象站供电和通信故障“两级告警”的预判方法；通过开发软件系统实现了健康评价和故障预判方法的应用，能够较为合理地量化自动气象站健康状态、对疑似故障发出及时告警；该方法丰富了自动气象站运行监控方法，减少了故障的排除诊断与修复时间，同时也为PHM技术在气象探测设备中的应用提供了思路。     

船舶冷却剂泵健康状态管理系统设计

随着船舶工业的发展,船舶设备的健康管理越来越受到重视;冷却剂泵作为船舶冷却系统的重要组成部分,其健康状况直接影响到船舶的正常运行和安全;本文主要研究了船舶冷却剂泵健康状态管理系统的设计;本系统主要包括数据采集及状态参数特征提取、设备状态识别、设备健康管理、数据管理、配置管理五个部分;通过对该系统的设计与实现,可以有效地监控和管理船舶冷却剂泵的健康状态,提高船舶的运行效率和安全性;同时,该系统也为其他船舶设备的健康管理提供了一种可行的解决方案。