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故障预测与健康管理(PHM)技术是比传统的故障诊断技术更高级的故障诊断、预测和健康管理技术,将PHM技术应用于电子系统已成为该技术的重要发展趋势之一。根据当前的研究进展,总结了电子系统故障预测的4种实现方法:特征参数法、预警电路、累积损伤模型法和综合法,分析了电子系统PHM技术涉及的关键技术,探讨了电子系统PHM技术发展在特征参数获取、物理损伤模型和电子元器件质量方面将遇到的问题和挑战。最后,从可测性、PHM的标准化和评价指标等方面对电子系统PHM技术的进一步发展提出了几点意见。 相似文献
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故障预测和健康状态管理技术是新一代航空武器装备的先进测试、维修和管理技术,正在成为新一代航空武器装备设计和使用中的一个重要组成部分。论文首先综述了PHM技术的内涵与功能,然后对PHM系统的体系结构及其涉及到的关键技术进行了详细的介绍,最后分析了该技术的发展现状以及对我国国防工业的借鉴意义。 相似文献
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故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management PHM)系统对于推动作战飞机从"事后维修"、"定时维修"向"视情维修"转变具有十分重要的意义。针对新一代作战飞机的技术特点以及在维修保障方面的需求,对机载PHM系统体系结构的3种备选方案进行了对比分析,提出了一种由模块/单元层PHM、子系统级PHM、区域级PHM和平台级PHM等4层集成的层次化体系结构,并着重从层次的划分、组成要素的功能描述、信息传输和外部逻辑等几个方面进行了论述。 相似文献
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为积极应对中国人口老龄化的重要任务,提出了主动健康管理(PHM)服务模式的理念。PHM是以人为本的模式,强调个人是健康的“第一责任人”,旨在实现“人人参与、人人尽力、人人享有”的健康管理模式。剖析了中国健康管理学科的发展历程,提出开创“主动健康模式”新时代所需要的5个发展维度,即通过提高主动健康管理素养水平,精准预测健康风险,智能预警预测健康事件,有效干预健康结局,从而促进全民健康。基于这5个发展维度,探讨了主动健康管理新模式所需的支撑条件和技术体系,包括理念变革及政策支持、信息技术与物联网技术、健康监测技术、健康行为干预技术以及推进社区示范与评价研究,总结了主动健康管理模式在健康管理学、数据生态领域、人工智能、社区实践、循证医疗发展中存在的问题和未来攻关方向。 相似文献
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煤矿坑道钻机自动化和智能化程度的提高、作业范围和应用场景的扩展,使其系统复杂性和工作环境恶劣程度随之增加,对煤矿坑道钻机可靠性提出新的挑战。为有效降低因钻机故障带来的安全风险,提升钻机全寿命周期的任务品质,煤矿坑道钻机状态监测与故障诊断技术应运而生。首先从钻机状态参数采集、数据处理、诊断方法、系统应用等四个方面对煤矿坑道钻机关键系统状态监测和故障诊断技术研究现状进行总结分析,然后在故障预测与健康管理(prognostics and health management, PHM)技术基本概念的基础上根据集中式与分布式结合的方式提出了坑道钻机PHM技术框架,最后对煤矿坑道钻机PHM技术发展趋势进行展望,旨在为新一代煤矿坑道钻机及相关煤矿机械装备PHM技术的研究开展提供参考和借鉴。 相似文献
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针对目前先进飞机的预测与健康管理系统(PHM)投入使用后尚缺乏系统的外场验证和评价技术手段,提出了基于先验信息的PHM诊断能力外场评估和验证方法。首先利用飞机研制、试验期间PHM系统积累的各LRU(外场可更换单元)的诊断信息,确定LRU和系统的诊断能力指标先验估计值,再利用外场数据对先验分布进行修正,形成后验分布,最后利用后验分布得到系统/分系统的PHM诊断能力参数后验估计值。通过以典型测试性参数以故障检测率和故障隔离率进行实例分析,得到了不同置信度下故障检测率和故障隔离率的置信下限。估算结果表明该方法科学合理,实用性较强,能够满足小样本条件下外场评估的工程实际需要。 相似文献
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随着航天系统复杂性与综合性、智能化程度的提高,对航空机电产品的维护与保障的成本不断提高,同时由于组成环节与影响因素的增加,航空机电产品发生故障的几率也越来越大。基于航空机电产品可靠、安全、经济方面考虑,故障预测与健康管理技术受到了越来越多的重视与应用。在国内外的航空机电产品检测技术中,故障预测与健康管理技术已经成为了核心的技术。该文主要介绍了故障预测与健康管理在航空机电产品中的发展情况,以航空机电产品为例对故障预测与健康管理技术进行了阐述与分析。希望通过对故障预测与健康管理技术现状的描述来为未来更加先进的航空机电产品故障预测与健康管理技术的发展提供参考与依据。 相似文献
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针对新一代电子产品密集型的飞机,其系统结构和失效机理复杂、失效模式多样,传统的方法难以对其进行有效健康管理的现状,因此提出了基于海量数据挖掘的飞机PHM研究。首先从系统结构、服役环境、数据来源与存储方式等角度分析了新一代飞机对海量数据挖掘的应用需求;其次论述了基于海量数据挖掘的关键技术,包括数据的预处理、集成管理、聚类、分类、关联、预测等;最后提出了一种基于私有云的飞机PHM海量数据挖掘平台,详细阐述了该平台的总体框架和软硬件结构,该平台为飞机PHM提供了验证平台,对促进飞机PHM的集成与工程化实现具有重大的军事应用意义。 相似文献
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近些年来,随着我国电网规模的不断发展以及电压等级的不断提升,电力线路人工巡视目前已经无法满足于现代化的电网安全运行的生产需求,而无人机巡视作为一个电网巡检重点发展方向,已受到了非常大的关注。因此在本文中会对基于智能大数据的野外电网无人机巡视系统进行相应的探讨,该系统利用大数据技术同时加上了军转民技术以及PHM,其主要的功能是对于故障进行预测以及完成健康管理。 相似文献
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随着大型系统复杂度的不断增加,其面临的可靠性、可用性、可负担性以及维修保障等问题日益突出。本文通过介绍PHM与机器学习的相关概念,阐述了机器学习对于预兆与健康管理(PHM)的作用,并主要对以贝叶斯方法为代表的机器学习进行了相关研究。 相似文献
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变频机组故障预测与健康管理系统 总被引:1,自引:1,他引:0
针对某型武器系统发电机组可靠性和维修保障性要求高的问题,根据变频发电机组系统故障特点提出了变频机组故障预测与健康管理系统的体系结构总体方案,研究了故障预测与健康管理系统体系结构各层的功能,探讨了某型变频机组健康监测系统关键技术。基于工业控制计算机设计了健康监测系统,提出了以Hilbert变换技术为核心的快速和智能的故障诊断算法,并通过实验验证了其有效性。系统实现了变频机组故障预测与健康管理的基本功能,为典型变频发电机组系统故障预测和保障提供了有效的方法。 相似文献
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《济南大学学报(自然科学版)》2016,(5)
针对列车滚动轴承剩余寿命的精确预测问题,融合状态监测与可靠性数据,提出一种基于比例风险模型(PHM)的列车滚动轴承剩余寿命预测方法;给出基于PHM的寿命预测算法,详细阐述样本数据获取、参数估计和寿命预测3个具体步骤,并通过全寿命周期滚动轴承实验数据,对所提出方法进行验证。结果表明:PHM输出的预测结果均方根误差为45.73,与目标结果的一致性超过0.9。 相似文献
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统计分析各国目前已完成的预测与健康管理(Prognostic and health management,PHM)项目相关资料,得到技术成熟度等级与相对进度拖延的原始数据。通过转化为线性回归的方法,建立技术成熟度等级与平均相对进度拖延和最大相对进度拖延的回归函数,并检验回归函数线性假设的显著性。假设相对进度拖延服从正态分布,确定进度风险与技术成熟度的概率关系。绘制进度风险、进度余量与技术成熟度等级的关系图。结果表明:PHM的技术成熟度达到7级时,项目研制的进度风险控制在20%以内,处于可以接受的范围。 相似文献
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针对目前飞机供电系统中集中式PHM设计方案无法满足日趋复杂的供电系统要求这一问题,在对飞机供电系统进行扩展式FMEA分析及故障分类的基础上,为供电系统设计了分布椉惺絇HM系统,并采用了基于扩展FMEA分析和模糊综合评判的诊断预测模型,最后将供电系统PHM很好地融入到飞机原有的总体PHM系统中,具有一定的实用价值,为后续供电系统PHM系统开发研究提供参考. 相似文献
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现代工业系统集成度和复杂度的提升使得依据机理建立复杂工程系统的精确模型日趋困难.有效利用设备运行中生成的大量数据和其他知识,实现对复杂工程系统的故障预测和健康管理是保障复杂工程系统安全高效运行亟待解决的问题.故障预测是复杂工程系统健康管理的核心技术.从故障预测的发展历史、概念和方法分类等方面论述故障预测研究现状,并对基于数据的故障预测技术研究方向进行展望. 相似文献
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为了对达林顿管进行故障预测,提出了基于KPCA与马氏距离的达林顿管故障预测方法。通过对达林顿管进行失效机理分析,设计了加速退化试验,并获取了集电极导通电流与饱和压降性能退化数据,利用小波包分解与核主成分分析进行数据处理,滤除了原始数据中的干扰信号,得到了退化数据的主成分,结合马氏距离对处理后的数据进行特征融合,得到了可以表征达林顿管健康状态变化的健康因子。使用2种故障预测算法对健康因子进行预测,故障预测结果验证了文中方法的有效性,预测值与真实值的误差均在10%以内。 相似文献
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王伟 《华北科技学院学报》2019,16(5)
人工智能和数据挖掘是构建在认知科学、神经心理学、机器学习、数据科学和统计学上的交叉学科。它为人机工程问题的研究与分析,尤其是对复杂人机系统的性能预测与健康管理提供了强有力的计算与分析工具。文中首先分别给出了人工智能与数据挖掘的发展简史以及主要的研究领域和研究途径,而后给出了三个典型算例,分别对矿井作业的安全问题采用小波神经网络方法进行评价,对某系统的性能用模糊神经网络进行预测,对飞行员的脑力负荷用Bayes判别函数法,从主观评价、作业绩效和多项生理指标的角度进行了综合测评。上述典型算例表明:智能算法和数据挖掘技巧,可以有效地处理人机工程中的PHM问题。 相似文献