基于数据的故障预测与健康管理方法在航空装备领域的应用探究
基于数据的故障预测与健康管理方法在航空装备领域的应用探究
摘  要：通过分析现代航空装备维修保障需求及故障预测与健康管理（PHM）内涵，研究国内外故障预测与健康管理应用现状，选择基于数据的故障预测与健康管理方法开展关键技术研究和系统构建，并立足航空装备研制和运营实际开展应用验证，形成适合现代航空装备的故障预测与健康管理技术应用思路，进而推进航空装备实现基于状态的视情维修，推动维修保障模式由“被动响应”向“主动预测”转型升级，确保航空装备健康服役意义重大。
京华烟云结局关键词：故障预测；健康管理；航空装备
1  引言
随着技术水平的不断提升，现代航空装备复杂性、智能化程度不断提高，仅依赖传统的产品特性和系统运行状况，无法及时有效的根据装备海量状态监测数据形成智能化决策反馈至装备使用及维修保障人员。为了以更加经济有效的方式满足新形势下复杂装备作战效能和高效、精准、持续保障的需求，20 世纪 90 年代，故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）技术应运而生，随即得到了美、英等军事强国的高度重视[1]。
20世纪90年代初，美国航空航天局提出了“飞行器健康监控”的概念，即通过传感器和软件监测空间飞行目标的“健康”状况。20世纪90年代末，美国研发联合攻击战斗机（Joint Strike Fighter，JSF）为PHM技术带来了诞生的契机，该技术是联合攻击战斗机项目实现经济承受性、保障性和生存性目标的关键[2]。
随着装备复杂程度的不断提高，为避免灾难事故，美国国防部将PHM技术作为基本政策在装备研制中执行。同时，随着装备保障模式由“事后保障”向“自主保障”转变，以及PHM技术研究的日益深入，PHM技术被逐步应用到航空、航天、兵器等高精尖装备的故障诊断及智能决策方面，成为推动装备向视情维修技术发展的关键，能够有效提高装备安全性、可靠性、维修性、保障性、测试性及经济性。为此，PHM技术研究意义重大。
2  PHM内涵及应用现状七年级语文上册教学计划
2.1 PHM内涵
故障诊断是对当前及未来航空装备的状态进行诊断、评估及预测的过程；健康管理是根据诊断、评估及预测信息，对资源、计划及活动等进行决策，进行任务规划和管理的过程。
PHM技术利用复杂的传感网络、数据融合、现代信息处理、人工智能及机器学习算法等先进技术，通过实时监测装备运行状态，预测装备的故障趋势及健康状态，进而根据资源、使用需求等信息作出科学决策，实现健康管理。PHM技术取代了传统事后维修和定时维修模式，实现以装备状态为基础的智能维护，代表了维修保障模式的变革[3]。
2.2  PHM应用现状
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我承认我去过PHM技术能有效提高维修决策的科学性和全生命周期管理效益，能提升使用用户、维修保障人员对装备的使用保障能力。美军开展了大量针对PHM技术的研究，如：空军的“综合系统健康管理”（Integrated System Health Management，ISHM），海军的“综合状态评估系统”（Integrated Condition Assessment System，ICAS），陆军的“陆军诊断改进计划”（Army Diagnostic Improvement Program, ADIP）等。军用航空领域，最早也是最广泛应用的是陆军直升机“健康和使用监控系统”（Health and Usage Monitoring System，HUMS）。民用系统应用方面，美国航空航天局20世纪80年代就开始研究健康管理在火箭推进器上的应用；后来，为可复用航天运载器X-34设计了飞行器综合健康管理（Integrated Vehicle Health Management，IVHM）系统，以降低飞行器故障；21世纪，
组织多个研究机构研究综合系统健康管理，使PHM技术从航空航天领域扩展向核电、汽车等领域拓展。
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我国在PHM技术研究及应用方面起步较晚，现有的PHM技术还不成熟，研究水平较国外的研究也相对滞后，故障机理了解还不够深入，加之装备研制单位与使用单位之间数据尚未贯通，导致有些研究还仅仅体现在故障检测方面，不具备预测能力，对于如何正确有效的评估装备健康状态，并做出相应决策还需进行大量基础研究。但该技术已引起战略层面的高度重视，如：《国家中长期规划（2016-2020年）》设立“重大产品重大设施预测技术” 专题，国家高技术发展规划设立“重大产品和重大设施寿命预测”专题，国家自然科学基金委在多个学部设立可靠性及故障预测相关方向，将健康管理和寿命预测技术作为前沿技术进行重点支持。近年来，航空航天领域，也陆续开展了健康管理平台建设相关工作，逐步将PHM理论推向实践，《中国军事百科全书（第二版）军事装备维修技术学科分册》将装备的征兆与健康管理技术列为维修信息化技术之一。近年来，在国内航空装备研制上，几大主机厂所对标美军F-35飞机或英国直升机PHM系统，开展了状态检测、故障诊断、健康评估等技术的探索、研究及应用，大幅提升了航空装备精准维修、主动保障的能力。
3  航空装备PHM应用探究
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3.1  PHM应用模式
PHM通常具备数据预处理、状态监测、故障诊断及预测、健康管理、维修决策等功能，利用传感器采集装备状态数据，利用智能算法进行精确故障诊断和趋势预测，获取航空装备健康状态特征，预先判断航空装备在规定寿命内能否完成规定功能，评估航空装备当前健康状态并预测未来故障趋势，决定如何对规定寿命内完成规定功能的部件或系统进行健康管理，在准确时间对准确部位进行准确维修。
图1 PHM应用模式
3.2  PHM方法分析
PHM技术中，常用方法分为基于物理模型的方法、基于解析模型的方法及基于数据的方法。基于模型的方法需提前掌握装备系统物理模型的原理及故障机理，再通过固有的数学方法去完成故障预测或健康评估。基于解析模型的方法来自于装备可靠性分析与数理统计方法，使用可靠性分析方法完成相应的可靠性解析模型或退化曲线解析模型，并收集装备全寿命周期数据作为样本，使用数理统计方法对其进行统计估算，获得可表征装备可靠性和寿命的数学模型。基于数据的方法主要利用来自各种传感器的系统运行历史数据和实时监测信息，经过分析处理后，采用各种智能模型实现系统的故障诊断与健康状态评估。航空装备研制部门拥有大量的研制、试飞、列装作训等数据，蕴藏了大量故障模式特征与系统退化趋势特征，为此，采用基于数据的PHM方法，对航空装备故障诊断与健康管理应用探究较为合理。
3.3  基于数据的PHM应用研究内容
结合航空装备运营数据和维修保障经验知识，开展航空装备健康检测特征指标体系构建、装备多类型健康检测基线构建、基于知识图谱/设计特性和阈值动态更新的装备健康状态实时感知、基于故障预测的智能维护策略辅助决策等技术研究，在研究技术成果可转化的条件下，搭建相应的信息化系统，提高航空装备综合使用效能。
3.4  基于数据的PHM应用关键技术
1）多维检测参数健康表征挖掘技术
多种传感器采集参数从不同维度对装备系统、子系统、部件进行工作状态的记录，参数多，数据量大。利用历史运行数据和实时检测信息，经处理后采用各种智能模型对系统进行故障诊断与健康预测，无需精确的模型即可进行表征，从而达到更好的工程适用性。

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