PHM系统的构建和关键技术初探
时间：2020-12-10 04:00:48 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
摘 要
本文介绍了预测与健康管理技术的基本概念和内涵，分析了国内外预测与健康管理的研究现状，总结了PHM系统关键技术，并对未来PHM系统设计进行展望。
【关键词】故障检测 健康管理 云测试
预测与健康管理（Prognostic and Health Management，简称PHM）是指利用尽可能少的传感器采集系统的各种数据信息，借助各种智能推理算法和模型来监控、管理和评估系统自身的健康状态，在系统故障发生前对其故障进行预测，并结合可利用的资源信息提供一系列维护建议或决策，是一种故障检测、故障隔离、故障预测、健康评估及维护决策的综合技术。本文介绍了预测与故障管理技术的基本内涵、国内外研究现状和关键技术，对未来PHM系统设计进行展望。
1 国内外研究现状
据报道，美国在F35项目中依靠PHM技术实现了出动架次率提高25%，使用寿命达8000飞行小时，代表了目前世界公认的PHM技术研究和应用的最高水平。俄罗斯、德国、日本等也积极开展PHM技术的探索，总之，国外在PHM系统架构、智能推理技术、健康评估技术等各方面取得了实质性突破，形成了PHM设计、开发及验证的流程、方法和体系[2]。
我国在PHM方面的研究才刚刚起步，哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、航天五院、第二炮兵工程学院等高校、研究所开展了PHM技术探索，并取得了较大进展，但是整体上还缺乏全面、系统和深入的研究和应用。
2 关键技术
PHM系统工作原理就是通过借助传感器技术或机内测试技术，采集监测目标的特征信息数据，判定被测对象的工作状态，并且基于现有信息数据，利用智能推理算法或模型，提出合理的维修保障建议，预估被测对象的使用寿命。
2.1 传感器及数据采集能力
传感器及数据采集是故障诊断及预测的基础要素，其作用是感受被测对象相应参数（如温度、压力、转速、振动等）的变化并按照一定规则将其转换为便于传输和后续处理的电信号。由于传感器作为最底层的资源元素直接影响诊断及预测算法的有效性，如何安装传感器并优化布局作为其关键技术之一越来越受到重视。
2.2 数据处理及特征参数提取能力
通常，PHM系统设计时不会将所采集的数据直接用于故障诊断和预测，而是进行适当处理，提取其中的有用信息，其数据处理过程一般包括信号预处理、特征提取、信息融合等。
2.3 状态监测与健康评估能力
状态监测与健康评估技术是运用各种先进分析、预测算法或推理模型，监控系统的运行状态，判断其是否正常运行，当出现故障时进行分析、判断，确定故障的性质、类别、程度、原因、部位等信息，预估监测对象的健康状况走向，预测何时会发生故障。
3 技术应用
伴随着PHM技术的不断发展和熟化，部分大型集团企业开始研究构建自己的 PHM 系统，而云测试、物联网等技术的发展，为实现一种面向服务的PHM系统成为可能。
面向服务的PHM 系统服务模式如图1所示，其采用分布式手段，通过网络以按需的方式为用户提供服务，这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其它的服务，是一种新的商业模式和服务模式。服务提供者负责平台的正常运行，对平台用户、交易、流程、数据等内容进行管理和维护，登录系统后按照平台要求通过服务注册、知识上传等方式向平台提供资源，资源审核通过后在平台中变为可用状态。用户在需要实时服务时，将设备资源接入服务平台，借助平台实时获取包含数据处理、状态监测、故障预测、故障诊断、健康管理、算法优化等信息，用户只需要按需支付服务费用以获取相关资源，总之，云测试技术可以为装备故障诊断和维护带来强大并且低成本的计算能力和存储能力，可以避免重复构建诊断维护系统，提高诊断资源的共享率。
4 结语
随着信息技术的发展，PHM系统术正朝着网络化、服务化、敏捷化、知识化的方向快速发展，未来将 PHM 系统与企业其它业务系统集成，快速获取与设备维护相关的全生命周期知识资源，逐步具备自诊断、自修复功能。
参考文献
[1]上海航空测控技术研究所.航空故障诊断与健康管理技术[M].北京：航空工业出版社，2013.
[2]詹景坤，陈灿辉，曹霄辉，代京，彭小波.我国航天器预测与健康管理（PHM）技术研究与启示[C].第二十四届测试与故障诊断技术研讨会，2015.
[3]李向前.复杂装备故障预测与健康管理关键技术研究[D].北京：北京理工大学，2014.
作者单位
中国运载火箭技术研究院研究发展中心 北京市 100076
