装备故障预测与健康管理(PHM)技术---初探

PHM技术的研究是笔者硕士的研究方向，下面将从以下几个方面进行介绍：

• PHM技术的概念
• PHM系统组成
• PHM技术的发展历史
• PHM涉及的关键技术

1. 概念

PHM，其英文名称为Prognostics and Health Management，PHM技术旨为设备状态的实时监控和健康预测提供解决方案。PHM技术是一种基于数据分析的技术，可以对机器设备的运行状态进行实时监控和预测，以实现对设备的健康状况进行有效管理。通过PHM技术，我们可以及时发现设备故障，提高设备的可靠性和运行效率，最大限度地降低设备故障率和维修成本。

作为一项基于数据分析的技术，通常，PHM系统会通过传感器等设备获取数据，然后将数据分析、处理和建模，以便更好地理解设备的运行状况。然后，基于这些数据分析结果，PHM系统会生成设备的健康状况报告，以帮助用户更好地理解设备的状态，并提出有效的维修和管理建议。

PHM涉及的专业名词有：状态维修、 故障诊断 、故障预测、健康状态、状态监测、状态评估等。

2. PHM系统组成

PHM 技术在航空航天国防军事以及工业领域的应用,形成了不同类型的 PHM系统,如直升机健康与使用监测系统(Health and Usage Monitoring System,HUMS),航天器集成健康管理系统(Integrated Vehicle Health Management System,IVHMS),飞机状态监测系统(Aircraft Condition Monitoring System,ACMS)、发动机监测系统( Engine Monitoring System,EMS)、综合诊断预测系统(Integrated Diagnostics and Prognostics System,IDPS),海军综合状态评估系统(Integrated Condition Assessment System,ICAS)等。虽然 PHM系统的类型及应用目的、技术和方法不同,但体现的基本思想是类似的,其中,以视情维修的开放体系(Open System Architecture for Condition - Based Maintenance,OSA - CBM)最为典型其很好地综合了这些系统共同的设计思想和设计方法。

2.1 OSA-CBM 体系结构

OSA- CBM体系是由美国波音公司牵头，来自工业制造、军事商业制造、传感器技术以及科研院所等10多个组织机构联合制定的其综合了各类PHM系统的共同设计思想、应用技术和方法,可用于指导构建用于机械、电子和结构等领域的各种类型的PHM系统,且该体系结构已在美军舰船飞机车辆及工业领域中得到初步的应用和验证。OSA- CBM 的体系结构如图1所示。

图1 OSA-CBM 体系结构

2.2 PHM 系统的信息结构

从信息交的角度,可以将 PHM 系统分为7层依次为数据采集、信号处理、状态监测、健康评估、故障预测、决策支持和人机交互,如图2所示。

在 PHM 系统的功能分层结构中,自下而上是一个信息的获取、转换、分析、应用和展示的过程;自上而下则是一个命令或配置信息下达的过程。各层的功能如下:
(1)数据采集层(Data Acquisition Layer)。数据采集层主要由状态监测传感器和 BIT完成对装备系统、子系统、部件的状态进行实时采集,获得关于监测对象的状态特征参数。

(2)数据处理层(Data Manipulation Layer)。数据处理层主要完成对来自装备状态监测传感器和 BIT 的状态特征数据进行处理,转换成 PHM 系统所要求的形式和特征。

(3)状态监测层(Condition Monitor Layer)。状态监测层主要实现对装备系统、子系统、部件特性的测试及报告,主要输人为经过信号处理后的来自各传感器及 BIT 的数据输出为关于系统、子系统部件的状态或条件。

(4)健康评估层(Health Assessment Layer)。健康评估层主要实现对装备的部件子系统系统的状态进行评估,并报告所评估的系统、子系统、部件的健康情况。

(5)故障预测层(Fault Prognostics Layer)。故障预测层主要是对装备的部件、子系统系统的状态变化趋势进行预测,进行给定使用包线下的剩余寿命估计。

(6)决策支持层(Decision Support Layer)。决策支持层主要完成对装备系统的维修
决策包含任务/运行能力评估和计划、维修推理机和维修资源管理等。

(7)人机交层(Human Interface Layer)。人机交层主要完成装备 PHM系统与使用者的接口交换,进行状态监测信息、健康评估信息、故障预测信息及维修决策信息的显示,同时接收装备管理人员的干预信息。

3 发展历史

此处省略一千个字。。。以后会补

4 涉及的关键技术

4.1 结构设计技术

4.2 传感器应用技术

4.3 数据处理技术

4.4 健康状态评估技术

4.5 故障预测技术

根据参考资料[1],故障预测技术的发展分为以下几个阶段：(1)基于概率论的故障预测；(2)基于解析模型的故障预测;(3)基于知识的故障预测；(4)基于人工智能的故障预测。

4.6 状态维修决策技术

4.7 验证与评估技术

最后的最后，放一下chatGPT的总结：

总的来说，PHM技术的出现为设备状态管理和预测维护带来了全新的解决方案。通过PHM技术，我们可以及时发现设备故障，提高设备的可靠性和运行效率，最大限度地降低设备故障率和维修成本。未来，随着技术的发展，PHM技术将成为一种更加智能化、综合化的管理系统，帮助企业实现对设备的全生命周期管理。

本文涉及的参考资料：
[1] 周林, 赵杰, 冯广飞. 装备故障预测与健康管理技术[M]. 第1版. 国防工业出版社, 2015.

本文部分由chatGPT生成。