PHM技术在测控装备管理中的应用

针对复杂大型测控装备系统工程的管理,开展测控装备故障预测与健康管理技术研究。以某型雷达抗干扰测试系统为例,阐述可应用于测控装备故障预测与健康管理的一种科学管理方法,提出基于模型的PHM技术在抗干扰测试系统中应用,达到提高装备技术状态稳定性、提升维修保障效率,降低全寿命周期成本的目的。有助于加强装备质量管理模式体系化、信息化发展。     

一种舰载雷达健康管理系统设计方法及实现

提出一种能够适应不同雷达特点并快速构建和部署的舰载健康管理系统；完成系统总体架构和核心功能设计，包括状态监测、故障诊断、故障预测、状态评估和维修保障决策；基于某型舰载雷达完成系统应用实施，系统运行稳定，效果良好，对其他大型装备健康管理系统设计有一定的借鉴意义。     

多传感器信息融合技术在车载自诊断系统的研究

随着汽车行业的发展,对汽车的性能检测、维修、管理提出更高的要求。通过分析多传感器数据融合技术故障诊断方法及汽车诊断系统（故障预测与健康管理）的特点,在不改变当前汽车智能检测系统硬件组成的情况下,将多传感器信息融合技术运用到汽车诊断系统,并且比较智能化分析系统的故障,以及记录下全部传感器和驱动器的数据,实现对汽车系统的实时状态监测、健康评估和故障诊断。     

电子系统故障预测与健康管理在烟机设备中的应用

为了提高烟草行业装备电子系统的故障维修效率,节约维保费用,科学管理备品备件。提出烟机电子系统的故障预测和健康管理的技术方案,通过故障预测与健康管理,减少备件库存和使用并高效维修,节约维保费用,保障设备完好,提高生产效率。     

基于大数据的雷达健康管理系统

武器装备全寿命周期管理的需求推动了雷达故障预测与健康管理技术的研究和发展,雷达装备也逐步由原先的预防性维修和事后维修模式向视情维修模式转变。大数据技术和雷达健康管理系统的有机结合,可以有效地整合雷达在役阶段的数据资源,与设计、制造、售后等其他寿命周期阶段串联在一起,真正实现雷达装备的全寿命周期管理。提出一种基于大数据的雷达健康管理系统的网络平台框架,并介绍了雷达健康管理系统的关键技术。     

航空电气设备的故障预测与健康管理的研究

基于对航空可靠性、安全性和经济性方面的需求,对航空电气设备的故障预测与健康管理技术越来越多地得到了重视与应用,在国外的航空设备检测技术中,故障检测与健康管理技术已经成为了核心技术.介绍了航空电气设备故障预测与健康管理(PHM)技术,针对航空典型电气设备的故障预测与健康管理系统建模的重点内容,分析了航空电气设备的故障预测与健康管理技术的整体预测过程、相应应用策略.     

多机种一体化故障预测与健康管理技术应用研究

基于故障预测与健康管理的自主式保障是新一代飞机和直升机设计的基本能力,是航空装备综合保障领域的重要变革。研究介绍了飞机PHM系统体系结构,划分出机载PHM系统和地面PHM系统,提出机载PHM系统采用分层智能推理机构,地面PHM系统宿驻在地面自主保障信息系统,并优化了PHM系统工作过程;根据现实与可能,提出了实用性的综合智能故障诊断方法和维修任务预测算法;从多机种一体化保障需要,提出了飞机多机种自主式保障设计关键技术和研究方向。     

高速动车组牵引系统健康预测管理算法

<正>中国动车维修战略优化研究正越来越受到国际重视,其中故障预知和健康管理(PHM)的关键技术研究和高速铁路动车牵引系健康预警管理是中国目前动车维修战略优化的研究重点。因此,本文首先阐述了动车组牵引系统的概念及其特性,并针对特性建立牵引系统健康评估的模型,并对高速动车组牵引系统健康预测管理算法进行分析和讨论,希望能为相关人员提供一些新的思路。     

基于UDP协议的设备健康管理系统

分析了设备健康管理的重要性以及其的设计与实现,介绍了系统的框架、功能模块设计和UDP协议,以及如何应用UDP协议设计和采用设备健康管理系统,实现系统对实时状态数据的存储与分析、故障预警、寿命预测功能。     

军用飞机维修知识平台设计

针对如何有效地提升军用飞机故障维修效率的问题，首先，基于面向服务的设计思想，从基础设施服务层、数据服务层、平台服务层和软件服务层分析了军用飞机维修知识平台的系统技术架构；然后，从故障知识生成、故障匹配、专家远程支援、飞机维修培训、故障统计分析、用户管理与服务等方面设计了各软件功能模块；最后，深入地阐述了知识图谱、案例匹配和富媒体会议等关键技术在知识平台中的应用，对军用飞机故障维修和维修人员修理能力的提升将起到了一定的推动作用。     

综合化航空电子系统PHM应用与设计

故障预测与健康管理(PHM)技术应用是保障电子系统任务完成成功率的重要手段和方法。对航空电子系统的PHM应用及设计思路进行了探讨,提出了PHM系统功能关系及适合综合化航空电子系统的健康管理体系。对PHM工程实现的主要关键技术及解决方案进行了研究,重点分析了基于测试性模型的多信号增强诊断方法,以及基于马尔科夫和贝叶斯网络的健康评估方法,对最终实现航空电子系统的PHM全面应用具有指导意义。     

特种飞机综合化任务系统P HM设计与实现

任务系统是特种飞机能力的关键因素,对其开展故障预测诊断及健康管理技术(Prognostic and Health Management,PHM)的研究是一项重要课题.目前任务系统综合化程度不断提高,故障诊断难度不断加大.结合任务系统的使用场景以及综合化系统的结构特点,对P HM系统的层次结构、基础资源要素、功能要素、综...     

A maintenance planning and business case development model for the application of prognostics and health management (PHM) to electronic systems

This paper presents a model that enables the optimal interpretation of prognostics and health management (PHM) results for electronic systems. In this context, optimal interpretation of PHM results means translating PHM information into maintenance policies and decisions that minimize life cycle costs, or maximize availability or some other utility function. The electronics PHM problem is characterized by imperfect and partial monitoring, and a random/overstress failure component must be considered in the decision process. Given that the forecasting ability of PHM is subject to uncertainties in the sensor data collected, the failure and damage accumulation models applied, the material dimensions and properties used in the models, the decision model in this paper addresses how PHM results can best be interpreted to provide value to the system maintainer. The result of this model is a methodology for determining an optimal safety margin and prognostic distance for various PHM approaches in single and multiple socket systems where the LRU’s in the various sockets that make up a system can incorporate different PHM approaches (or have no PHM structures at all).The discrete event simulation model described in this paper provides the information needed to construct a business case showing the application-specific usefulness for various PHM approaches including health monitoring (HM) and life consumption monitoring (LCM) for electronic systems. An example business case analysis for a single socket system is provided.     

光纤布拉格光栅传感器解调系统

光纤布拉格光栅传感器的核心技术在于波长解调,这也是这种器件能否实用化的关键;本文分析了光纤布拉格光栅作为传感器的独特优势,给出了光纤布拉格光栅传感的基本原理;对近几年来国内外研究工作者所用到的波长解调方法如匹配解调法、可调谐激光器法、干涉法、滤波法等做了详细的介绍,阐述了相应的系统设计方案,并对各种方法的优、缺点进行了分析和访论;叙述了光纤光栅传感器在桥梁、大坝等大型建筑结构健康检测方面应用的实例。最后访论了光纤光栅传感器在进一步实用化中需要解决的难题,并展望了光纤光栅传感器的前景。     

监测接收机PHM技术方法探讨

监测接收机是卫星导航系统的核心设备之一,保障和维护其精稳运行是系统提供高精度服务的关键。本文提出了监测接收机 PHM 健康评估与预测的定义,给出了监测接收机健康参数概念,分析了健康参数偏离次数、偏离概率影响监测接收机健康状态的评估方法,概述了参数获取、数据处理、状态评价、分析诊断以及趋势预测等主要流程,对进一步探讨卫星导航系统故障预测与评估技术,提升运行维护能力有很好的借鉴作用。     

基于热释电红外传感器的火灾探测系统设计

介绍了热释电红外传感器的结构、工作原理及特点;设计了一个基于此类传感器的红外火灾探测系统;运用BP神经网络分析了火灾识别算法;促进了消防技术的发展.     

System Maintenance Scheduling With Prognostics Information Using Genetic Algorithm

Condition based maintenance (CBM) aims to balance two extreme sides (i.e., corrective maintenance (CM), and preventive maintenance (PM)) by observing and forecasting the real time health of machines. Recent developments in CBM revealed promising technologies for advanced fault detection, and forecasting. Traditional maintenance scheduling in CBM is based on the threshold setting on forecasted failure probability, or remaining useful life (RUL) for individual components. However, this approach may not give the best result for the system, because individual components are inter-related, and mutually dependent. It is not uncommon in systems that turning off a machine due to failure or maintenance causes other machinery or components to be turned off. Designing a comprehensive tool that optimizes availability & cost of the whole system incorporating prognostics information is crucial to fully benefit from CBM. The goal of this paper is to emphasize this need by demonstrating scenarios in CM, PM, and CBM; and to present a solution that optimizes system availability, and cost with system-maintenance constraints using genetic algorithms. The proposed tool acquires the forecasted failure probability of individual components from the prognostics module, and their reliability expectations after maintenance. The tradeoff between maintenance & failure is quantified in risk as the objective function to be minimized. The risk is minimized utilizing genetic algorithms for the whole system rather than individual components. The results of the proposed tool are compared with PM, CM, and CBM in which prognostics information of components are analyzed individually.     

Life cycle cost impact of using prognostic health management (PHM) for helicopter avionics

Case studies were conducted using a stochastic model to predict the life cycle cost impact associated with the application of prognostic health management (PHM) to helicopter avionics. The life cycle costs of systems that assumed unscheduled maintenance and fixed-interval scheduled maintenance were compared to the costs of precursor-to-failure and life consumption monitoring PHM approaches, and the optimal safety margins and prognostic distances were determined.