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。     

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。     

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。     

数字孪生支持下的设备故障预测与健康管理方法综述

故障预测与健康管理(PHM)是设备运行维护管理的有效方法,早期主要应用于航天、军用装备等领域。随着故障诊断和数据采集与分析等相关技术的不断发展,PHM方法逐渐在民用航空、装备制造等领域得到应用,并进一步在多行业得到推广和普及。传统PHM方法有基于经验模型的方法、基于数据驱动的方法和基于物理模型的方法。但这些方法存在着不少的局限性。随着数字孪生技术的兴起,其模型和数据相融合的问题处理方法,可有效地解决传统PHM方法的不足,是PHM技术发展的一个方向。在对PHM相关技术和方法进行了研究之后,综述了数字孪生技术及其在PHM中的应用方法,并对应用中的关键问题进行了总结和分析,指出数字孪生支持下的PHM方法未来发展方向。     

飞行器故障预测与健康管理(PHM)集成工程环境研究

故障预测与健康管理(PHM)技术能够实现故障监测、诊断、预测、状态评估及综合决策的功能,能够降低飞行器维修、使用和保障费用,提高飞行器战备完好率、任务成功率以及安全性和可用性;在分析了国内外研究现状的基础上,提出了构建飞行器故障预测与综合健康管理的通用化支撵平台和验证环境的设计思路,并展开描述了PHM开发环境、运行环境、验证环境的具体功能组成,研究成果能够为检验飞行器PHM系统工作效能提供有效验证,为降低飞行器PHM验证费用提供借鉴.     

军用飞机预测与健康管理系统性能度量体系研究

基于健康退化曲线对军用飞机故障预测与健康管理( PHM)技术的内涵、基本功能和能力需求进行探讨,在此基础上,以科学评价PHM( prognostics and health management)系统的诊断和预测能力为目标,从能力需求出发提出PHM系统性能度量方法体系(包括诊断性能度量、预测性能度量以及综合度量),并对...     

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。     

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。     

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。     

故障预测与健康管理系统验证与确认方法综述

介绍了故障预测与健康管理验证与确认的研究动机,说明了该方法在整个系统设计中的地位;将验证和确认方法分为三大支撑技术：验证方法与性能评估、原型验证系统和不确定性管理,综述了这三种支撑技术的现有方法,分析比较了各方法的区别和联系,指出了具体的实现途径;点明了故障预测与健康管理系统验证与确认方法要关注的问题,明确了未来的发展趋势。     

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.     

智能装备故障预测与健康管理系统研究

针对智能装备预测性维护存在的智能化和网络化程度不高、物理模型建模困难等 问题,研究了数据驱动的智能装备远程故障预测与健康管理系统(PHM)的实施框架、关键技术 和系统开发方法。具体阐述了数据驱动 PHM 系统的运行模式,在此基础上分析了 PHM 系统的 软件架构和关键技术,首先利用 EEMD 对原始信号进行降噪和重构,将重构后的信号作为输入 建立基于 RBF 神经网络的故障诊断模型;然后采用动态神经网络建立基于时间序列的故障预测 模型,并建立基于故障阈值的故障报警机制;最后利用混合编程和网络化开发技术开发了数据 驱动的远程 PHM 系统。实际应用结果表明,该系统能以较高效率完成故障诊断、故障预测等 核心功能,具有良好的实用性。     

轨道电路故障预测与健康管理体系结构设计

针对现有轨道电路实行故障维修和计划维修的缺陷,提出一种以状态为基础的设备故障预测维修机制.设计故障预测与健康管理(PHM)体系结构与工作流程,采用模糊神经网络的方法,建立一种高压不对称脉冲轨道电路故障预测模型.选定2个输入参数和4个故障输出参数,输出参数利用故障可信度描述,根据专家知识和现场经验形成模糊推理规则表.通过仿真实验验证了PHM体系结构是有效的.     

基于云边协同的新一代机载预测及健康管理架构设计

为适应未来战争节奏快、战场环境复杂以及下一代制空作战装备远航久航等新特点,提出了下一代制空作战装备机载故障预测与健康管理(PHM)的新需求,即关键故障精准预测、安全状态全面感知、辅助任务决策快速生成。而目前传统机载PHM由于规划功能有限、数据传输能力和计算资源不足等问题无法满足新需求。云边协同是一种可以支撑开放式统一系统架构的典型方法,符合下一代制空作战装备机载架构的发展趋势,并且可以有效减少机载健康数据传输并可合理地动态分配计算资源。在传统机载PHM架构的基础上,提出了基于云边协同的新一代机载PHM功能架构及物理架构,并阐述关键功能运行逻辑,为新一代机载PHM架构设计提供了一个可参考的技术思路。     

先进的故障预测与状态管理技术

美军为了建立适应于21世纪高技术局部战争的自主式后勤保障系统，正在大力开发嵌入式诊断和预测技术，如JSF的预测与状态管理(PHM)系统、陆军的嵌入式诊断和预测(ED／EP)系统、海军的综合状态评估系统(ICAS)等。其中，JSF的PHM具有三军通用性。本概括介绍了PHM技术的内涵和原理、结构和功能、技术特点和技术关键及在美军型号中的应用。     

故障预测与健康管理系统建模技术研究

简要介绍了PHM系统建模的主要方法,并依据飞机特征,给出飞机PHM系统分层体系模型,提出了基于数据的飞机典型部件液压泵PHM系统的建模方法,通过试验对该方法进行了验证.     

民用客机PHM地面支持系统体系结构研究

民用客机故障预测与健康管理地面支持系统是保障飞机安全运营的关键技术,其架构是决定PHM技术应用是