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。     

基于重载铁路的PHM平台建设方法

针对重载铁路系统各子系统状态监测相互割裂,形成信息孤岛,以及人工运维效率低、成本高等问题,提 出一种重载铁路PHM 平台总体的建设方案.该方案从PHM 中心大数据体系架构的逻辑架构设计、功能架构设计两 方面进行构建,再结合重载铁路的信息源分析,最终给出重载列车PHM 平台建设方案,旨在实现全面实时监控重载 铁路状态,通过传感器收集的信息预测故障,达到综合利用全局信息、缩短故障响应时间、降低运维成本的目的.     

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.     

用于PHM的数据采集处理系统设计

本设计应用于故障预测与健康管理(PHM)体系,负责采集传感器数据,并按照传感器种类对数据进行相应的数字信号处理,提取出上层系统感兴趣的信息.传感数据采集处理系统以DSP为主处理器,负责数字信号处理,以FPGA为辅助处理器,控制AD芯片进行采集,采用CPCI接口与上层系统通信.该系统实现了多通道高速采集、高性能DSP与F...     

基于小波包Shannon熵的PHM系统故障特征提取

针对同步发电机故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统故障特征提取困难,信号容易受到噪声干扰,诊断结果可靠性低的缺点,本文以故障率较高的轴承故障为例,提出以小波包熵值作为故障特征,提取轴承典型故障的振动信号。通过小波包分析,计算出不同故障、不同故障程度的小波包Shannon熵值。与正常轴承对比进行故障程度预测及故障定位。仿真结果表明小波包Shannon熵值能够清楚地反映出轴承故障程度及故障位置,该方法简单可靠,进行故障预测及诊断效果显著,克服了传统故障特征提取方法的不足。     

故障预测与健康管理技术综述

本文介绍了故障预测与健康管理技术(prognostics and health management,PHM)的基本概念和研究内涵,重点对故障预测体系结构、方法、相关标准以及国内外研究现状进行了综合论述和分析,总结了当前的研究热点和存在的技术难点,展望了未来研究发展趋势。     

一种基于用户和功能的PHM系统性能度量体系结构

针对PHM系统性能和功能评价缺乏成熟的规范的度量体系的问题,分析国内外研究现状,然后分析PHM系统性能需求和性能度量之间的关系,论述了PHM系统性能度量的选取原则和确认方法,最后构建了基于用户的和基于功能的PHM系统性能度量体系,对于PHM系统的评价研究提供了一定的研究基础。     

牵引系统支撑电容PHM技术研究

支撑电容作为轨道车辆牵引系统的核心部件之一,支撑电容发生故障将严重影响着列车安全稳定运行,因此研究支撑电容故障预测及健康管理(PHM)技术,实现支撑电容健康状态在线预测具有十分重要的意义.首先对支撑电容结构设计、工作特性及老化机理进行了深入的研究,将容值和ESR值退化率作为支撑电容失效判据,然后提出了基于数理统计+多项...     

基于PHM技术的智能开关柜监测及诊断系统的平台设计

设计和开发了一套基于PHM技术的智能开关柜故障监测及诊断系统平台,详细介绍了整个系统平台的总体设计方案。该平台包含硬件和软件两部分,对硬件模块的构造和软件系统的组成及功能也分别作了较为详细的阐述。     

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。     

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,     

LZ77在PHM数据采集系统中的应用研究

在基于DSP的PHM数据采集系统中,大量冗余数据会给系统的数据传输、存储和处理带来负担,严重影响系统性能.针对这一问题,在分析了常用的无损压缩算法后,采用了LZ77压缩算法对采集到的数据进行压缩.压缩过程中,压缩效率与压缩比是一对矛盾.因此,算法在实现过程中采用了可变滑动窗口来兼顾两者,使整体压缩效果最优.结果表明,该...     

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。     

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。     

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）技术高峰论坛在北京召开

PHM（Prognosticsand 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（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。     

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。     

预测与健康管理（PHM）专题研讨会征文通知

PHM（PrognosticsandHealthManagement,预测与健康管理）,IVHM（IntegratedVehicleHealthManagement,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,目的是为复杂系统般备／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。     

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。