舰船预测与健康管理系统研究2铅氧化物嫩化机家用梯子折射仪按摩器

舰船预测与健康管理系统研究（2）

2 3预测技术

预测能力是PHM系统最突出的特征。预测的实时性和准确性，直接影响着舰船PHM系统的好坏。经过多年的研究，预测方法多种多样，但综合起来大致可以分为以下3种：

(1)基于模型驱动(Model—driven)的预测技术。基于模型的预测技术，是指根据已建立的系统动态模型进行预测的方法。舰船的系统模型，一般是由该领域的专家给出，并经过了大量实践证明，具有一定的权威性。当然，模型并不是一成不变的，可以在实践中通过修正来提高预测精度。但是并不是所有系统都可以得到比较精确的模型，尤其对于复杂的动态系统，应用起来有一定的局限性。卡尔曼／扩展卡尔曼滤波、粒子滤波以及基于专家经验的方法等，均属于基于模型的预测技术。

(2)基于数据驱动(Data—driven)的预测技术。基于数据驱常见的钣金破坏是印花膜在运输的进程中动的预测技术，可以仅仅依靠数据本身得出预测结果。通过数据挖掘，分析处理舰船各系统在设计、运行、维修时的数据和传感器监测数据，获得系统深层次的信息。这种方法最大的好处，就是不需要研究系统的数学模型和专家经验，但由于所得数据的不完整性，降低了预测结论的可信度。目前，典型的方法和技术有人工神经络(ANN)、模糊系统和基于经典时间序列分析的预测技术等。

(3)基于可靠性和统计(Reliability and Statis—tics-b删的预测技术。这种方法依据系统的统计信息，获得较为准确的寿命分布函数、概率密度函数和失效率函数等，并由此预测系统的状态。可利用的寿命分布函数有很多，例如威布尔分布(Weibull Distri—buti cn)在很多电子、机械、机电产品的寿命预测中，被广泛使用。这种方法的优势，在于依据较少的信息，得到具有一定置信度的预测结果，局限性在于无法精确预测故障发生的部位和时间。基于可靠性和统计的预测方法，包括贝叶斯方法、Dempster—Shafer理论、模糊逻辑等。

3 P HM研究及展望

PHM技术最早由美国提出，并最早在实践中应用。美军为F一3 5开发的PH气砂轮M系统，代表了目前CBM发展的最高水平，也是实现其经济可承受性目标的关键技术。PHM的最早应用是“健康与使用监控系统(HUMS)”的集成应用平台，在美英等国的陆军直升机中广泛应从进口到本人生产用，并取得了较理想的效果。

此外，美国立足各军种的现状和特点，分别研制了PHM类似的项目，比如海军的综合状态评估系统(ICAS)和预测增强诊断系(PEDS)项目，陆军的诊断改进计划(ADI给出算术均匀值、 最大值、最小值 ·菜单式界面P)、嵌入式诊断和预测同步(EDAPS)计划，航天领域提出的航天器集成健康管理(IVHm的概念。

国内在预测和健康管理方面，起步较晚，目前仅在航空航天、武器和机器人等高技术装备中展开研究，尚没有应用于舰船的PHM系统实例。

其中，北京航空航天大学可靠性工程研究所，硅铁在飞行器领域开展相关算法、智能模型和管理调度等方向的探索性研究，以神经络及其混合模型、时间序列分析等的应用案例居多；

沈阳航空工业学院针对机器人维护的特点，研究了基于统计过程控制的机器人系统的故障预测嘲。

20 1 0年初，国内PHM领域著名教授和专家学者，联合成立了中国预测与健康管理学会，旨在推动国内PHM技术的应用和发展。

可以预见，PHM系统将是国内外维修保障技术的发展方向。从PHM系统的内涵及已应用的效果来看，在复杂装备维修保障工程中，加入PHM系统，将大大提高装备的安全性，降低全寿命周期费用，提高装备的战斗力。

针对目前PHM系统的研究现状，舰船PHM系统尚需研究的方向有：

(1)研究复杂装备的故障机理。武器装备的复杂程度不断加大，其故障机理也越来越复杂，故障机理是PHM系统预测故障的基础，因此在研究PHM过程中必须把故障机理研究透彻。

(2)研究高精度的预测方法。一般来说，单一的推理和预测方法，都有其不可高要避免的局限性，开发综合预测方法，集成多种预测方法的优势，能很大程度的降低预测结果的不确定性，从而提高预测精度。

(3)研究科学的维修决策。要把状态监测和故障诊断技术的应用与信息集成、融合决策统筹研究，解决决策级融合所涉及的技术和方法，开发开放式通用软件。

4 结束语

PHM技术是在传统的装备监测与故障诊断、设备维修等技术的基础上发展起来的，但拥有传统方法无法比拟的优势和作用。将PHM技术应用于舰船装备中，将对提高装备的可靠性、改进装备的测试性、优化装备的保障性和推进装备维修向CBM转变，具有重要的现实意义和应用价值。