基于PHM的伺服机构健康管理研究

PHM(故障预测与健康管理)技术对于推动装备视情维修能力的实现具有重大意义。本文在介绍PHM内涵及功能的基础上,立足伺服机构特点,设计了伺服机构PHM分层体系结构,构建了伺服机构PH M系统模型。重点分析其所需要的关键技术,提出局部模型辅助基于数据知识的思想。最后就开展伺服机构健康管理研究的意义进行了论述。     

面向PHM的桌面超算平台设计

针对复杂武器装备故障预测与健康管理(PHM)中存在的传感器种类多、采集数据量大,实时性要求高,运行平台性能低等问题,设计了一种PHM桌面超算平台。该平台基于数字信号处理器+现场可编程门阵列(DSP+FPGA)异构计算架构,用于实现系统的故障诊断、预测与健康管理功能。PHM桌面超算平台利用多块包含DSP和FPGA的协处理卡对PHM数据处理任务进行加速计算,并提供多通道高速数据采集和算法模型验证等功能。实验验证表明,该平台运行可靠,实用性强,为实现武器装备PHM系统功能提供了高性能运行平台。     

故障预测与健康管理系统相关标准综述

随着故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术的快速发展和实际应用的不断深入,PHM相关标准的建立就显得非常重要。首先给出了PHM的概念和技术内涵,指明PHM标准应该规范的内容,并介绍了国内外的研究现状;其次综述了现有国外标准化组织和机构中与相关的标准,并按照视情维修(CBM),故障预测与健康管理(PHM),综合航天器健康管理(IVHM)和状态使用和管理系统(HUMS)对PHM相关标准进行了深入分析;最后对我国PHM标准开发提出了几点建议,并指明了下一步工作的重点和研究方向。     

健康管理技术综述及卫星应用设想

健康管理技术是一项预先诊断系统完成其设计功能的状态,确定其剩余寿命或故障发生,并综合可用资源和使用需求,做出系统健康状态判断和维修活动决策的技术。综述了健康管理技术的发展及其关键技术,在当前国内外卫星PHM技术、应用现状的基础上,提出了一种基于星载总线的空地一体化的开放式卫星PHM系统,并阐述了系统的总体架构及功能模型。最后对健康管理技术的发展途径提出了一些应用思路和看法。     

面向电力变压器PHM的数字孪生技术

电力变压器故障预测和健康管理（prognostics and health management, PHM）对于实现其从传统定期维修转向视情维修和预测维修进而保障设备的健康运行具有重要意义。长期以来变压器PHM技术一直停留在理论研究阶段,缺乏有效的技术体系和平台对各阶段研究成果进行集成和性能提升。数字孪生（digital twin, DT）技术加强了对变压器多物理部件运行参数的监测和集成,通过在虚拟空间多物理多尺度建模实现对变压器综合故障分析,是变压器PHM演变的重要方向。鉴于此,对面向电力变压器PHM的DT技术进行了研究,阐述了变压器PHM内涵,归纳了面向变压器PHM的DT技术框架、关键技术、面临的挑战及未来发展趋势等,分析了DT与支撑其的数据、模型、计算等之间的关系,旨在为变压器运维领域数字孪生技术研究人员提供参考。     

电力电子器件故障预测与健康管理技术的研究现状和趋势

电力电子器件是电力电子系统实现电能变换与控制的核心组件之一。通过新材料、新结构、新工艺、增加冗余、降容运行等传统手段提高电力电子器件的可靠性越来越难以匹配快速发展的电能变换要求。目前,电力电子器件的故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术已成为研究热点。文中围绕PHM技术的研究现状、挑战以及发展趋势展开论述。首先,梳理状态监测、故障预测、健康管理三者的逻辑关系;然后,详细分析以电力电子器件的结温监测与老化演化为主要研究内容的技术手段;最后,综合现有研究,指出PHM技术在电参数传感、模型优化、混杂多故障预测方面有待深入研究。以芯片技术发展为硬件基础,大数据和人工智能为上层建筑,是电力电子器件PHM技术的发展趋势。     

船舶PHM技术综述

介绍了复杂船舶系统故障诊断、预测和健康管理(diagnosis,prognostics and health management,PHM)的来源、概念和特点。然后,重点分析国内外PHM技术研究现状,对不同类型的故障诊断、预测方法的现状、特点和发展趋势进行了分析,并分析了目前主流的舰船PHM系统的研究现状。在此基础上,剖析船舶PHM技术面临的技术挑战,展望其发展趋势和应重点关注的研究问题。     

电力变压器故障预测与健康管理:挑战与展望

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。在数据完备的情况下,获得变压器运行状态的健康指标,对其进行适当的状态维护或预防性维护,对电力系统安全稳定运行具有显著的积极作用。而当前的研究成果大多关注变压器健康管理的某一层面或某一阶段,致使研究成果较为孤立、集成性较差。首先,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、故障诊断与预测的研究成果;最后,讨论并展望了未来开展大型电力变压器PHM的若干问题。     

基于修正混杂系统模型的Boost变换器LC参数辨识方法

故障预测及健康管理(prognosticsandhealth management,PHM)对于增强系统的可靠性以及提高系统的可维护性具有重要意义。随着电力电子装置在各领域的广泛应用,研究电力电子装置的PHM技术势在必行。由于具有非侵入性的特点,基于混杂模型的LC参数辨识方法是一种先进的PHM技术实现方式。然而,由于忽略了开关瞬态的二极管电流的突变,现有的混杂模型并不适用于Boost型电路。为了解决这一问题,对现有模型进行了修正,并提出一种基于小波去噪以及最小二乘算法的参数辨识方法。通过Matlab/Simulink仿真分析和实验验证,结果表明,该方法的参数辨识精度可达95%以上,验证了该修正模型的有效性。     

预测与健康管理(PHM)专题研讨会征文通知

PHM（Prognostics and Health Management,预测与健康管理）,IVHM（Integrated Vehicle Health Management,综合运载器健康管理）系统由智能检测、系统级评估、控制和管理功能所构成,目的是为复杂系统/设备/装备的操作员及任务执行者提供信息和辅助决策,降低生命周期风险,避免一些不可预料的危险事故。PHM/IVHM系统负责收集、处理和综合关于整个对象系统的健康信息,     

一种基于系统辨识的Buck型变换器特征参数提取方法

故障预测及健康管理(prognostics and health management,PHM)对于保障系统的安全可靠具有重要作用。随着电力电子装置在各领域的应用愈发广泛,急需研究电力电子装置的PHM技术。特征参数提取是PHM技术的基础,该文首先简要说明了电力电子电路特征参数提取的研究现状。然后针对基于混杂系统模型的电力电子电路参数辨识方法中,存在较多影响实际辨识精度的非理想因素这一关键问题,以电路中目标器件为建模对象建立线性模型,提出了一种通用性较好的Buck型变换器参数提取方法,并结合Matlab仿真分析了该方法的性能,包括收敛速度以及辨识精度。最后进行实验验证,实验结果表明,该方法的参数辨识精度可达95%以上,验证了这一方法的有效性。     

军用飞机PHM技术进展分析及问题研究

在研究故障预测与健康管理(PHM)技术体系构建、数据采集与运用、系统状态监测与故障预测、验证评估等发展现状的基础上,结合新阶段装备PHM工程应用现状,从装备测试性设计与验证、多源故障信息交互与管理、寿命预测与维修支持、验证评估及标准制定等方面分析军用飞机PHM技术面临的瓶颈问题,并指出应重点开展包括测试性试验技术、智能信息处理与融合技术、航空装备与信息标准化管理技术、数据挖掘与平台构建技术等方面的研究,最后对我国PHM技术的发展给出思考与建议。     

预测与健康管理（PHM）专题研讨会征文通知

PHM（Prognostics and Health Management,预测与健康管理）,IVHM（Integrated Vehicle Health Management,综合运载器健康管理）系统由智能检测、系统级评估、控制和管理功能所构成,目的是为复杂系统/设备/装备的操作员及任务执行者提供信息和辅助决策,降低生命周期风险,避免一些不可预料的危险事故。PHM／IVHM系统负责收集、处理和综合关于整个对象系统的健康信息,进而做出以信息为依据的决策,产生确保任务成功的相应动作或行动。     

预测与健康管理(PHM)专题研讨会征文通知

PHM(Prognostics and Health Management,颅测与健康管理),IVHM(Integrated Vehicle Health Management,综合运载器健康管理)系统由智能检测、系统级评估、控制和管理功能所构成,     

中国电子学会电子测量与仪器分会预测与健康管理（PHM）技术高峰论坛在北京召开

PHM（PrognosticsandHealthManagement,预测与健康管理）,IVHM（IntegratedVehicleHealthMan—agement,综合运载器健康管理）系统由智能检测、系统级评估、控制和管理功能所构成,目的是为复杂系统／设备／装备（飞机,航天器）的操作员及任务执行者提供信息和辅助决策,降低生命周期风险,避免不可预料的危险事故。PHM／IVHM系统负责收集、处理和综合整个对象系统（系统、子系统、部件、传感器和地面保障系统）的健康信息,并作出决策,确保装备的可靠运行。     

航空装备综合地面健康管理系统研究

故障预测与健康管理（PHM）技术在提高航空装备的安全性、减少生命周期费用和提高维修保障效率等方面发挥了重要作用。针对某型军用飞机的技术特点和维修保障方面的要求,提出了在现有航空装备综合维修信息系统的基础上,利用飞机本身的BIT数据信息、数据链路和遥测信息,建立了航空装备综合地面健康管理（IGHM）系统。通过对PHM技术的分析,详细论述了IGHM系统的功能和实现方法。IGHM采用开放式的通用性的体系结构,易于系统升级,也可以应用到其他航空保障系统。     

中国电子学会电子测量与仪器分会预测与健康管理（PHM）技术高峰论坛在北京召开

PHM （Prognostics and Health Management,,预测与健康管理）,lVHM（Integrated Vehicle Health Management,综合运载器腱康管理）系统由智能捡测、系统级评估、控制和管理功能所构成,目的是为复杂系统／设备／装备（飞机,航天器）的操作员及任务执行者提供信息和辅助决策,降低生命周期风险,避免不可预料的危险事故。PHM／IVHM系统负责收集、处理和综合整个对象系统（系统、子系统、部件、传感器和地面保障系统）的健康信息,     

预测与健康管理(PHHM)专题研讨会征文通知

PHM(Prognostics and Health Management,预测与健康管理),IVHM(Integrated Vehicle HealthManagement,综合运载器健康管理)系统由智能检测、系统级评估、控制和管理功能所构成,目的是为复杂系统/设备/装备的操作员及任务执行者     

智能变电站故障预测与健康管理关键技术及展望

随着智能变电站系统自动化程度的快速发展以及新型传感器的广泛应用，智能变电站内电气设备数据挖掘直接关系着智能变电站的可靠性、稳定性和安全性。针对大数据背景下智能变电站的智能运维，着重介绍故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术在智能变电站的应用，并采用状态检修系统开放体系架构（open system architecture condition-based management,OSA-CBM）标准对PHM系统的层次结构进行了梳理。首先，在对智能变电站系统结构进行分析的基础上，重点总结了可用于智能变电站的基于数据驱动的各种故障诊断及寿命预测方法；然后，系统分析了智能变电站中的检修管理的研究成果；最后，基于OSA-CBM架构提出了一种可用于智能变电站的PHM架构。     

重载列车PHM 关键技术研究综述∗

重载列车部件传统计划修方式较低效,有必要开发更高效的运维技术.故障预测与健康管理(PHM) 系统 能够通过智能化感知技术收集车辆运行数据,转化为电信号和数字信号;运用信息传输与通信技术,实现车对车、车 对地、列车内部的数据传输;通过数据处理,实现故障预警和寿命评估,提供状态修方案,降低维护成本.梳理了 PHM 关键技术在重载列车的应用现状,为后续的故障预测与健康管理系统研究提供参考.