航空电子系统故障预测与健康管理技术探究

PHM作为新一代航空电子系统故障预测与健康管理的新技术,可以综合进行系统检测、故障诊断、故障预测及健康管理,是提高提供低故障率、高维修效率及降低使用成本的重要手段,已经成为新一代航空电子系统的关键技术,本文通过对PHM电子系统结构及功能的阐述,分析该系统在航空装配领域的应用及未来技术发展趋势,从而为航空航天事业安全保驾护航。     

浅述新兴的电子系统故障预测与健康管理

随着科技的逐步发展,电子系统在各个领域和行业的产品中占得比重越来越大。市场对于产品的要求愈加严格,仅依靠传统评估系统当前的状态已无法满足需要,这时就出现了故障预测与健康管理的新理念。本文阐述了新兴的电子产品故障预测与健康管理(PHM)理念,简单叙述了电子系统PHM的体系结构以及电子系统PHM的关键技术,最后就实现电子系统PHM的四种主要方法进行探讨。     

煤矿坑道钻机状态监测与故障诊断技术研究现状及展望

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。     

新一代航空武器装备的故障预测与健康管理技术

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。     

机载预测与健康管理（PHM）系统的体系结构

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。     

装备健康管理技术研究与展望

对现有的装备健康管理（prognostics and health management,PHM）技术的研究发展和应用情况进行总结,用述了通用的PHM技术框架并针对各部分做出了相应的解释,最后得出结论并总结了当前PHM面临的难点和技术挑战.     

主动健康管理模式的构建策略

 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。     

基于PSO-BP神经网络湿式摩擦元件损伤预测模型

为求解湿式离合器的多影响因素损伤关系,应用多源数据融合方法,构建一种基于PSO-BP神经网络的湿式摩擦元件损伤预测模型. 将转速和接合油压作为模型的输入参数,将提取到的摩擦片周向温度梯度、Fe和Cu元素浓度变化率、摩擦片表面粗糙度变化率作为模型输出参数, 建立了有限元仿真模型,搭建了湿式离合器摩擦磨损综合试验台,采用控制变量法研究了油压、转速对摩擦元件损伤特征参数的影响. 结果表明,输入工况与4类损伤特征参数呈非线性关系,预测值与实测值随工况变化趋势一致,损伤特征参数较油压的变化更为敏感. 对比同类模型与试验数据,预测模型具有较高的预测精度,能够有效地对湿式离合器多工况损伤进行预测.      

万向接轴损伤的灰色识别与预测分析

以反映结构损伤程度的固有频率作为损伤识别的特征参数,应用可以同时反映多种特征参数影响的灰色GM(1,n)模型对万向接轴的损伤问题进行了识别和预测分析。为提高预测精度和准确性,根据结构的固有频率随损伤程度的变化规律,采用了对原始数据进行归一化和二次累加处理的方法。通过识别实例表明,采用此方法对工程结构进行损伤特征识别分析能够取得较好的效果,为结构损伤识别和预测提供了新方法。     

面向飞机PHM的大数据分析与人工智能应用

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。     

飞机供电系统的改进型PHM方案

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.     

Overview of the Importance of Intelligent Approaches on Machinery Faults Diagnosis and Prediction Based on Prognostic and Health Management/Condition-Based Maintenance

Condition monitoring is increasingly used to anticipate and detect failures of industrial machines.Failures of machines can cause high maintenance or replacement costs.If neglected,it may result in catastrophic accidents leading to production shrinkage.The potential failure would negatively affect the profitability of the company,including production shut down,cost of spare parts,cost of labor,damage of reputation,risk of injury to people and the environment.In recent years,condition-based maintenance( CBM) and prognostic and health management( PHM) are developed and formed a strong connection among science,engineering,computer,reliability,communication,management,etc.Computerized maintenance management systems( CMMS) store a lot of data regarding the fault diagnosis and life prediction of the machinery equipment.It's too necessary to uncover useful knowledge from the huge amount of data.It's vital to find the ways to obtain useful and concise information from these data.This information can be of great influence in the decision making of managers.This article is a review of intelligent approaches in machinery faults diagnosis and prediction based on PHM and CBM.     

精准医疗中的柔性电子技术

 精准医疗是一种以个人健康大数据为诊疗依据的高度个性化的新型医疗模式,其依靠的数据主要包括基因型数据、表型数据和环境数据,其中表型数据和环境数据的获取需要借助具有动态数据采集能力的移动测量装置。本文简述了精准医疗的一般概念,提出柔性电子技术能够为动态医学监测提供有力的技术保障,并从材料体系、结构设计、集成方式和数据传递方式等方面概述了柔性电子技术,结合了目前柔性电子技术在医学监测领域的研究成果展示了其在精准医疗领域的巨大应用潜力。提出可以从提高系统的供电能力、提高系统的集成度与复杂度以及深入研究化学量检测等方面进一步提升柔性医学监测系统的性能,使其更好地服务于精准医疗模式。     

基于代理模型的飞机总体参数敏感性分析

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。     

云计算在家庭健康自助系统中的应用研究

家庭健康档案管理是一项重要而繁琐的工作.随着计算机网络技术和移动通讯技术的发展,云计算凭借独特的构架设计、虚拟化技术和资源整合技术,来实现自动化资源监控和按需分配,既能保证健康电子档案的数据安全,又能实现实时的健康咨询、疾病诊断等功能,从而达到"治未病"的目的,为管理家庭健康档案提供了一条新的途径.     

对汽车故障自诊断系统的一些体会

汽车技术的发展愈来愈呈现出电子化的趋势,传统的维修诊断方式已远远不能满足汽车技术飞速发展的步伐。本文对汽车电子控制自诊断系统进行了深入的阐述。重点介绍汽车故障自诊断系统的基本工作原理,汽车故障自诊断系统在汽车维修中的应用,如何读取故障码,并简要介绍汽车故障自诊断系统使用注意事项。