故障预测与健康管理标准体系研究

介绍了故障预测与健康管理（PHM）的基本概念和其标准体系的研究内容;分析了国内外现有相关标准的目的、内容、结构和适用性;提出了PHM标准体系的构建原则和框架;基于PHM信息流结构,给出了其各模块的设计所参照的相关标准。     

无人机故障预测与健康管理研究现状及发展

随着无人机武器装备复杂性、综合化、智能化程度不断提高,由此带来的故障多发性、致命性、随机性、交联性导致系统可靠性与安全性问题日趋突出,因此无人机的维修保障问题成为一大军事难点;为了满足智能化战争对无人机快捷、精准、持续保障的要求,故障预测与健康管理技术应运而生,成为了英美俄等军事强国的研究热点;文章介绍了国内外无人机PHM技术的发展现状,以及无人机PHM体系构架,从数据采集和传感器技术、数据预处理和数据挖掘技术、数据通信技术、多传感器数据融合技术、健康评估和故障预测技术、智能推理与决策支持技术等六个方面详细分析了无人机PHM关键技术,最后结合现阶段无人机PHM技术的不足,展望了无人机PHM技术的发展趋势。     

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。     

基于神经网络的柴油发动机故障预测研究

为了保证设备安全可靠地运行,需要对设备进行故障预测,及时消除故障;探讨了故障预测技术的应用及神经网络预测原理和建模的方法,给出了神经网络模型在预测过程中的学习算法和改进的神经网络的训练算法,并用于柴油发动机运行中的故障预测,经过多种柴油机的试验证明试验结果满意,对故障的实时检测有重要意义,具有良好的应用前景.     

基于广义概率和、积模糊神经模型的故障预测方法

针对典型的模糊算子缺乏柔性的缺点,将广义概率和(GPS)与广义概率积(GPP)模糊算子引入模糊神经网络,分别代替规则层和输出层的神经元传递函数,通过补偿度参数对算法的逻辑运算强度进行调整,以模拟人类推理思维的灵活性.建立了一种基于GPS-GPP的故障预测模型,推导出了参数训练迭代算法.以轨道电路的故障预测为例对模型进行了仿真验证,并提出了一种基于余切函数的故障可信度到维修时限的映射关系.通过对GPS-GPP和Sum-Prod.的预测结果进行比较,得出GPS-GPP模糊神经模型具有更好的预测精度和泛化能力.     

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。     

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。     

民机故障预测与健康管理系统顶层架构设计技术研究

民机故障预测与健康管理系统顶层架构是指对民用飞机故障预测与健康管理系统的顶层技术和相关的应用体系结构及功能的顶层定义,该架构设计的主要研究容包括机上故障预测与健康管理系统技术架构、地面故障预测与健康管理系统技术架构、基于故障预测与健康管理技术的航空公司运营支持架构以及相关的通信体系架构等。该技术研究是通过对民用飞机故障预测与健康管理系统应用体系的顶层架构及相应的功能的详细定义,明确了民用飞机故障预测与健康管理系统顶层架构各组成部分所承载的功能和性能及接口关系;本论文的研究成果可以作为民用飞机故障预测与健康管理系统研制的基础和规范,同时对其他军用航空设备的故障预测与健康管理项目的研究也有一定的指导意义。     

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。     

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.     

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.     

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。     

国外综合诊断、预测与健康管理技术的发展及应用

随着系统复杂性、综合化、智能化程度的不断增加,系统的"五性"和寿命周期费用问题越来越受到人们的重视;近10年来,综合的故障诊断、预测与健康管理(PHM)技术已经作为欧美等国提高复杂系统"五性"和降低系统寿命周期费用的关键使能技术L回顾了PHM技术的发展演变过程,重点介绍了PHM技术在国外军事、民用和学术研究领域的应用现状,并给出了PHM在F—35战斗机上的典型应用案例,最后探讨了PHM技术的发展趋势。     

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.     

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...     

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。     

模拟电路故障诊断的神经网络方法综述

以近年来国内外有关的文献报道为依据,对目前已经提出的各种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法进行系统的归纳和分类,重点讨论了神经网络故障字典法和神经网络优化诊断法;指出模拟电路故障诊断的神经网络诊断法不能完全取代传统的诊断方法,并预测这类方法的发展趋势是应用小波变换、模糊控制和遗传算法等技术,克服神经网络本身的局限性,并解决神经网络结构的确定、数据预处理和训练样本集的优选等问题.