复杂机电装备PHM系统关键技术研究

随着复杂机电装备组成的复杂程度及信息化程度的不断提升,故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统逐渐成为新一代复杂机电装备设计和使用中的重要组成部分。复杂机电装备PHM系统的关键技术是故障特征提取、数据融合、智能故障诊断与故障预测、状态监测和健康评估等,重点分析了智能故障诊断与故障预测技术。     

复杂系统故障预测与健康管理(PHM)技术研究

目前PHM技术存在应用范围小,适用技术开发少的问题,限制其在普通民用设备中的推广应用,为扩大PHM技术的应用范围,提高复杂系统的经济可承受性,在深入研究PHM技术的概念和内涵的基础上,针对复杂系统的具体特点,分析了PHM技术推广应用的重大意义和存在问题;通过归纳总结,得出PHM应用于复杂系统的方法和流程,从建模角度提出基于PHM的故障预测模型设计的基本思路,为复杂系统的开发研制和维修保障应用PHM技术提供理论基础和支持.     

基于PHM的电子装备故障预测系统实现关键技术研究

为实现现代武器装备故障预测与健康管理技术,需要对故障预系统实现技术进行了研究;建立了针对某型装备故障预测需要的软硬件平台,从状态检测系统设计、故障预测系统设计等方面进行了研究,并分析了故障预测模型的适应性;文章的研究为建立基于PHM思想的电子装备故障预测系统奠定了基础,该系统已经在某型装备故障预测中进行了应用,其研究成果还可以应用于装备寿命预测技术,为实施装备延寿工作提供信息支持.     

基于PHM的数字化生产线健康管理体系结构研究

针对数字化生产线的自动化控制与诊断要求,结合当前的智能制造背景,以数字化生产线设备群为研究对象,对设备群健康管理体系结构做出分析,并设计开发了基于PHM的数字化生产线健康管理系统。首先借鉴了OSA-CBM的PHM技术体系结构,提出数字化生产线设备群PHM体系结构,然后应用组态技术在结构上对设备群监测系统进行设计研究,实现对异步、异构数据的集成应用,最后重点分析了对故障进行诊断的综合诊断平台和健康管理平台     

公共交通PHM的研究与应用

故障预测与健康管理（Prognostic and Health Management,PHM）采用智慧运维方式实时监测公共交通的运行状态,挖掘公共交通设备和车辆运行数据,实现故障预测、按需检修、精准维护的功能。利用PHM技术实现对“公共交通健康”的科学管理,能够提高公共交通设备的可靠性,降低故障发生率,提升运营效率和经济效益,在公共交通管理中具有较好的实用价值。     

基于OSA-CBM的PHM系统设计

结合PHM系统的使用目标和飞机各运行场景下PHM实现场景,提出PHM系统主要实现的功能;对OSA-CBM开展研究,将PHM系统按照OSA-CBM的分层定义,并且以某型号的PHM系统设计为背景,提出了基于OSA-CBM的PHM系统设计框架;介绍了该PHM系统按照开放式体系架构要求开展的功能定义、层次划分,以及对每个层级的输入输出定义;以Rational ROSE软件为模型开发工具,建立了各层级间的数据流动关系以及同层级之间的数据传递关系,对端口、算法、时序、配置等信息以UML语言进行了规定;分别采用Visual C#2010和Matlab软件开发平台实现了不同层级的功能,最终共同搭建了PHM系统的演示平台,实现了数据采集层、数据采集层、状态监测层及健康评估层、表示层等层级功能,为后续PHM系统的多用户协同开发设计奠定了技术基础。     

PHM模型的工程化验证方法研究

模型验证技术在故障预测与健康管理(PHM)系统研制中受到高度重视,特别是如何将验证方法在具体的工程应用中体现规范性、系统性、通用性和实用性,已成为亟待解决的技术问题;在分析国内外相关研究现状的基础上,对PHM模型验证方法进行了系统深入的研究,阐述了故障数据获取方法和故障诊断和预测性能指标体系,并以机载诊断模型为例,对PHM模型验证流程作了详细介绍;最后,将此方法应用到了PHM验证平台的设计、开发和具体实现中,充分体现了PHM模型验证方法的工程化特点。     

基于PCA和随机森林的故障趋势预测方法研究

故障预测和健康管理技术(PHM)在现代工程系统中能够在系统具备较高复杂度的情况下,有效保障其可靠性和安全性。在机械故障诊断中对于采集到的原始数据的高维特征量的处理较为复杂,并且在实际应用中趋势预测的精度要求较高,针对该问题提出一种基于主成分分析(PCA)与随机森林算法的轴承故障趋势预测方法。该方法利用PCA对提取的原始轴承数据特征量进行线性降维,并选取其中主成分特征量,输出非线性时间序列数据。原始数据经过PCA处理得到非线性时间序列,将该序列作为随机森林算法的输入进行故障趋势预测,并把预测结果与BP神经网络模型预测的结果进行对比,结果表明随机森林在故障趋势预测上在精度相较于BP神经网络有显著提高,是一种有效的故障趋势预测方法。     

基于神经网络的多电梯运行系统故障预测

利用RBF神经网络可以快速逼近任意非线性函数及良好分类能力的特点,进行多电梯运行系统故障的预测,提出了故障预测方法。仿真结果表明该方法是可行的,可以广泛应用于多电梯故障预测。     

基于PHM的复杂机电系统健康管理技术研究

随着社会生产力的快速发展,复杂机电系统作为工业自动化领域重要组成之一,智能化、自动化程度越来越高,也对维修保障能力提出了更高要求。目前我国大多数复杂机电系统仍然以定期维修和故障维修为主,维修技术已经显著落后于设备发展水平。本文基于故障预测与健康管理技术,在剖析复杂机电系统常见故障模式的基础上,研究了复杂机电系统健康管理系统的层次架构、功能组成、技术途径,为视情维修保障模式在复杂机电系统中的应用方式方法进行了有益探索。     

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。     

基于并网供电技术的高压直流供配电系统研究

针对目前战车供配电系统动态特性差、瞬时供电能力不足的问题,设计了一种基于并网供电技术的高压直流供配电系统,采用直流微电网稳定控制技术和高压软启动技术,实现了发电机组与储能单元的并网供电,具有动态响应快、供配电简单高效等优点。试验结果表明该系统既匹配了战车上的突加突卸负载,又降低了发电机组的额定功率,提高了战车供电的可靠性,具有较好的实用性。     

基于PHM的电力中间件故障预警技术研究

在电力信息系统中,中间件的运维工作需要从传统的事后排查提升为故障预判和智能预警,面向电力中间件的故障预测与健康管理(PHM)技术成为当前迫切需要研究的课题;分析和利用PHM技术的数据处理流程,突破性将该技术应用于智能化运维管理平台的中间件集群管理;以灰色状态下的马尔科夫预测模型为核心预测算法,结合时间切片管理和动态置信阈值技术,设计并实现了面向中间件集群管理的故障预警模型;以湖北省电力公司构建的智能化运维管理平台上的实施应用为实例,该方法实现对中间件故障准确预警,并大大降低了虚警率;实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

供电企业配电线路故障及策略

通过分析供电线路安全运行的影响因素,提出了防范故障的策略,希望能够对配电线路的安全运行提供帮助。     

基于远程无线通信的直流电源故障诊断系统

针对直流电源运行过程中存在诸多故障数据信息,设计了包括数据层、通信层和网络层的改进型蚁群神经网络的直流电源故障诊断系统,通过无线远程通信的方式实现数据通信,提高数据通信能力。并通过交流互感器实现直流电流源中的高精度电流采样,硬件系统主要包括输入设定模块、功放模块、输出变压器、采样互感器和整流模块等,以误差计算的方式提取,并将电源中的故障诊断数据提取进行监测。通过构建蚁群算法实现直流电源故障数据信息的最优诊断。通过试验,本研究方法故障检测误差低,搜索能力强。     

双发电机无人机电气系统可靠性预计与分配

针对某型双发电机电源无人机电气系统进行了可靠性分析。概述了提高可靠性的设计方法,诸如简化设计、继承性设计、冗余设计、降额设计、防瞬态过应力设计和静电防护设计等。根据飞艇系统规定的可靠性指标及飞艇电气系统的设备组成及功能,建立了飞艇电气系统可靠性模型;通过可靠性加权分配法,对电气系统各组成单元进行了可靠性指标分配,为电气系统初步设计提供可靠性依据;根据电气系统各组成单元实际可靠性指标预计电气系统的可靠性指标。其结果满足系统指标要求,分配及预计合理可行。     

基于DFT的飞机电源网络化故障诊断方法

针对目前飞机恒速恒频交流(CSCF-AC)电源系统故障诊断方法中存在的虚警率高、信息不能共享等问题,提出一种基于动态故障树(DFT)的CSCF-AC电源系统网络化故障诊断方法。通过在普通布尔算子中引入BEFORE算子,对CSCF-AC电源系统动态故障树进行定性分析,得到系统的失效模式,在此基础上建立一个包括机内自检、地面诊断和远程专家诊断在内具有三层结构的网络化故障诊断系统。实验结果表明,该方法有效可靠,具有一定的工程实用性。     

基于休眠-唤醒机制的配电终端用超级电容器备用电源系统

超级电容器作为一种长寿命高环境适应性的储能器件,已在配电网上得到使用,其可靠性与长寿命特性得到充分体现,但是由于其低储能密度的特性,往往带来后备时间较短的问题,难以满足更多配电终端需要长时间的备用运行要求.本文以超级电容器为备用电源,从配电终端各功能的功耗与转换电源自身耗损两方面出发,研究了失电情况下采用终端和电源的休...     

基于数据挖掘的静变电源故障预测研究

静变电源是机场桥载设备最重要的组成部件之一,应用非常广泛,但与此同时,其产生的高频故障会造成设备利用率低、修复率时长和重大经济损失等问题,在基于桥载设备的安监系统上,设计了静变电源安监信息采集节点,通过数据挖掘软件,建立了静变电源故障预测模型.经过比较Apriori算法和其他典型数据挖掘算法的性能,结合在线数据库测试结果表明,得到了不同的典型算法在预测静变电源故障上显现的特点,通过选择最优算法高效地预测了静变电源的未来状态,实现了对静变电源的实时故障预测,进而为解决故障提供了方向和目标,最终达到了降低经济损失最大化的目的,具有很深的实际意义.