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.     

装甲装备故障预测与健康管理系统技术研究

预测和健康状态管理(PHM)技术是一种先进测试、维修技术;从视情维修保障的背景出发,介绍了装甲装备PHM系统的内涵,进行了装甲装备故障模式影响和危害分析,明确了PHM系统具备的功能,初步构建了基于开放体系的装甲装备PHM系统的技术框架,并对其中的关健技术进行了深入研究,对炮控系统进行故障预测分析,结果和实际应用一致。     

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。     

飞机故障预测与健康管理应用模式研究

针对现有飞机维修机制的不足进行了分析,描述了故障预测与健康管理、视情维修和自主后勤的三者之间的关系。提出了三种典型的故障预测与健康管理(PHM)应用模式,在分析比较现有三种模式优劣的基础上,进一步指出PHM的发展趋势。设计了一种飞机故障预测与健康管理(PHM)系统框架,并运用物联网技术完成了对自主保障系统的构建,能够有效提升飞机的自主保障能力。最后论证了故障预测与健康管理和持续采办与全寿命支持(CALS)之间的关系,为装备采购和全寿命支持提供了技术支持和理论依据。     

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。     

灰色模型在装备故障预测中应用分析

在装备故障预测中,根据灰色建模不需要寻找数据的概率分布和统计规律的优势,给出了一种灰色预测算法步骤,并将其应用于某型装备故障预测中加以分析。结果表明该方法不仅可行,且预测精度较高,从而帮助装备维修保障人员更好地检测和测试装备状态,提高装备可靠性和维修性,具有一定的军事应用价值。     

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。     

模拟电路故障预测研究综述

故障预测作为近年来的研究热点,是一种提高设备可靠性和降低维护费用的先进技术,而对于模拟电路的故障预测目前还处在起步阶段。本文首先介绍了故障预测技术的概念,然后详细说明了目前国内外的研究现状。针对研究重点模拟电路的故障预测,本文提出了目前存在的问题,并论述了未来的发展趋势,进行了初步探索和展望。     

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。     

美军F-35战斗机PHM体系结构分析

为借鉴国外状态预测与健康管理(PHM)技术的发展经验,促进大型平台实现从状态监控向健康管理过渡,文章回顾了美军PHM技术的发展概况,分析了F-35战斗机PHM的体系结构组成以及各模块的主要功能,总结了F-35战斗机PHM的工作流程,介绍了F-35战斗机PHM系统的发展现状及存在的主要问题,提出了对发展PHM技术的认识,为从事PHM技术工作者提供一些参考.     

面向复杂装备PHM数据体系架构的研究

故障诊断与健康管理(PHM)利用装备产生的数据,经过数据处理等手段,能够实现对复杂装备的健康状态进行监测、故障诊断、预测和智能决策;在PHM的整个阶段会产生大量的数据,目前已有部分国内外机构针对PHM数据体系进行了研究与构建,然而大部分的数据仅仅是针对PHM数据的管理维护方面做了探讨,并不能清晰地、深入地梳理出现役装备的设计数据、使用数据及验证数据之间的逻辑关系,所以构建一套完整的PHM数据体系架构成为当前极为重要的工作;文章以装备PHM技术为背景,贯穿装备生产制造全寿命周期时间线,基于PHM系统的设备级、区域级、平台级数据的构建、融合为主线,补全PHM数据管理维护数据,形成一套具有装备特色的PHM数据体系架构,完善PHM不同数据要素之间的逻辑关系。     

基于视情维修的电子装备PHM体系结构分析

为推行自主式保障理念,提高电子装备的综合保障能力,提出了一种基于视情维修的电子装备预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)构建方案。在分析PHM内涵和功能的基础上,从数据信息维、模型维和生命周期维3个维度研究了PHM系统结构,采用开放式PHM架构方式,建立了基于视情维修的电子装备PHM体系结构,并对其系统实现技术进行了探讨。通过对某型装备模拟训练与仿真测试系统PHM策略的设计,验证了所提方案的有效性。     

运维管理平台系统架构研究

本文从IT治理过程建模的视角入手,重点分析了当前IT治理过程中需求模型,并结合个人工作经验与规划思路从一定角度探讨了如何完整地搭建起服务于IT运维部门的运行维护管理平台系统。     

PHM需求下的系统级装备测试优化选择方法研究

PHM对于提高复杂装备任务成功性和战备完好性具有重要意义,测试与信息感知是实现PHM的基础.针对目前测试选择与布局主要面向故障诊断需求的问题,分析并定量描述了装备PHM需求下的故障可观性要求,建立了以故障可检测、可隔离和可预测为约束条件,以总测试费用为目标函数的测试优化选择模型,给出了基于布尔逻辑推理的测试优化选择方法.仿真案例验证了所提模型和方法的有效性.     

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PHM的舰艇装备视情维修技术研究

针对PHM技术在舰艇装备视情维修中的应用需求,在分析剩余寿命预测机理的基础上,为解决舰艇装备历史数据少、状态变化普遍表现为非线性等难题,建立基于粒子滤波的多步剩余寿命预测模型,通过仿真表明：随着时间的推移剩余寿命PDF图变狭窄,剩余寿命预测误差逐渐降低,证明了预测方法的有效性。在此基础上,考虑装备维修费用最低为目标,建立以费用最低为目标的预防性维修时间确定模型,使得单位时间内的平均维修费用最低,并通过采用建立的基于粒子滤波的多步剩余寿命预测模型,最终确定了最优预防性维修时间,为装备保障人员拟订精确维修保障计划提供依据,也为舰艇装备开展视情维修奠定基础。