基于物聯(lián)網(wǎng)的PHM預(yù)測與健康管理系統(tǒng)[轉(zhuǎn)載]

PHM(Prognosties and Health Management),中文是預(yù)測與健康管理技術(shù)，是綜合利用現(xiàn)代信息技術(shù)、人工智能技術(shù)的新研究成果而提出的一種全新的管理健康狀態(tài)的解決方案。

在此思想的開發(fā)的結(jié)合當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的系統(tǒng),可大大降低設(shè)備和資產(chǎn)在運行中的故障率,提高設(shè)備可靠性和準(zhǔn)確性!

 
PHM系統(tǒng)未來一段時間內(nèi)系統(tǒng)失效可能性以及采取適當(dāng)維護措施的能力，一般具備故障檢測與隔離、故障診斷、故障預(yù)測、健康管理和部件壽命追蹤等能力。相關(guān)GJB、HB、GB的標(biāo)準(zhǔn)如下：
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gjb5084-2004    光纖通信數(shù)字通道故障檢測 
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gjbz20045-1991    雷達監(jiān)控分系統(tǒng)性能測試方法 bit故障發(fā)現(xiàn)率、故障隔離率、虛警率 
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gb/t27800-2011    靜密封橡膠制品使用壽命的快速預(yù)測方法 
 
PHM技術(shù)的發(fā)展過去是人們自我學(xué)習(xí)和提升的過程，即從對設(shè)備的故障和失效的被動維護，到定期檢修、主動預(yù)防，再到事先預(yù)測和綜合規(guī)劃管理。美陸軍早期裝備直升機的健康與使用監(jiān)測系統(tǒng)就是PHM原始的形態(tài)。20世紀60年代，由于航空航天領(lǐng)域極端復(fù)雜的環(huán)境和使用條件驅(qū)動了初的可靠性理論、環(huán)境試驗和系統(tǒng)試驗?zāi)芗百|(zhì)量方法的誕生。隨著宇航系統(tǒng)復(fù)雜性的增加，由設(shè)計不充分、制造誤差、維修差錯和非計劃事件等各種原因?qū)е鹿收系臋C率也在增加，迫使人們在70年代提出了航天器綜合健康管理的概念來監(jiān)視系統(tǒng)狀態(tài)。隨著故障監(jiān)測和維修技術(shù)的迅速發(fā)展，先后開發(fā)應(yīng)用的有飛機狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)、發(fā)動機監(jiān)測系統(tǒng)、綜合診斷預(yù)測系統(tǒng)以及海軍的綜合狀態(tài)評估系統(tǒng)等。隨后出現(xiàn)的這些診斷故障原和檢測狀態(tài)的技術(shù)，終帶來了故障預(yù)測方法PHM的誕生。
 
上世紀末，隨著美軍重大項目F-35聯(lián)合攻擊機(JSF)項目的啟動，正式把以上的故障預(yù)測和維修解決方案命名為預(yù)測與健康管理(PHM)系統(tǒng)，為PHM技術(shù)的誕生帶來了契機。PHM是JSF項目實現(xiàn)經(jīng)濟承受性、保障性和生存性目標(biāo)的一個關(guān)鍵所在。JSF的PHM系統(tǒng)是當(dāng)前飛機上使用的(BIT)和狀態(tài)監(jiān)控的發(fā)展，這種發(fā)展的主要技術(shù)要素是從狀態(tài)(健康)監(jiān)控向狀態(tài)(健康)管理的轉(zhuǎn)變，這種轉(zhuǎn)變引入了故障預(yù)測能力，借助這種能力從整個系統(tǒng)(平臺)的角度來識別和管理故障的發(fā)性，其目的是減少維修人力物力、增加出動架次率以及實現(xiàn)自主式保障。
 
PHM技術(shù)的發(fā)展大致經(jīng)歷了由外部測試到機內(nèi)測試(BIT)，進而測試獨立出來成為一門學(xué)科，然后便是綜合診斷的提出與應(yīng)用，后便是發(fā)展到現(xiàn)在的預(yù)測與健康管理(PHM)技術(shù)。
 
在航空航天、國防軍事以及工業(yè)各領(lǐng)域中應(yīng)用的不同類型的PHM系統(tǒng)，其體現(xiàn)的基本思想是類似的，區(qū)別主要表現(xiàn)在不同領(lǐng)域其具體應(yīng)用的技術(shù)和方法的不同。
 
PHM系統(tǒng)主要有六個部分構(gòu)成：
 
數(shù)據(jù)采集 
利用各種傳感器探測、采集被檢系統(tǒng)的相關(guān)參數(shù)信息，將收集數(shù)據(jù)進行有效信息轉(zhuǎn)換以及信息傳輸?shù)取?br style="box-sizing: border-box;"/> 
信息歸納處理 
接受來自傳感器以及其它數(shù)據(jù)處理模塊的信號和數(shù)據(jù)信息，將數(shù)據(jù)信息處理成后續(xù)部件可以處理的有效形式或格式。該部分輸出結(jié)果包括經(jīng)過濾波、壓縮簡化后的傳感器數(shù)據(jù)，頻譜數(shù)據(jù)以及其它特征數(shù)據(jù)等。
 
狀態(tài)監(jiān)測 
接受來自傳感器、數(shù)據(jù)處理以及其它狀態(tài)監(jiān)測模塊的數(shù)據(jù)。其功能主要是將這些數(shù)據(jù)同預(yù)定的失效判據(jù)等進行比較來監(jiān)測系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài)，并且可根據(jù)預(yù)定的各種參數(shù)指標(biāo)極限值/閾值來提供故障報警能力。
 
 
健康評估 
接受來自不同狀態(tài)監(jiān)測模塊以及其它健康評估模塊的數(shù)據(jù)。主要評估被監(jiān)測系統(tǒng)(也可以是分系統(tǒng)、部件等)的健康狀態(tài)(如是否有參數(shù)退化現(xiàn)象等)，可以產(chǎn)生故障診斷記錄并確定故障發(fā)生的可能性。故障診斷應(yīng)基于各種健康狀態(tài)歷史數(shù)據(jù)、工作狀態(tài)以及維修歷史數(shù)據(jù)等。
 
 
故障預(yù)測決策 
故障預(yù)測能力是PHM系統(tǒng)的顯著特征之一。該部件由兩部分組成，可綜合利用前述各部分的數(shù)據(jù)信息，評估和預(yù)測被監(jiān)測系統(tǒng)未來的健康狀態(tài)，并做出判斷，建議、決策采取相應(yīng)的措施。該部件可以在被監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)生故障之前的適宜時機采取維修措施。該部分實現(xiàn)了PHM系統(tǒng)管理的能力，是另一顯著特征之一。
 
保障決策 
主要包括人-機接口和機-機接口。人-機接口包括狀態(tài)監(jiān)測模塊的警告信息顯示以及健康評估、預(yù)測和決策支持模塊的數(shù)據(jù)信息的表示等；機-機接口使得上述各模塊之間以及PHM系統(tǒng)同其它系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)信息可以進行傳遞交換。需要指出的是，上述體系結(jié)構(gòu)中的各部件之間并沒有顯明界限，存在著數(shù)據(jù)信息的交叉反饋。
 
PHM模型分類：
　　
基于模型的故障診斷與預(yù)測 
故障診斷與預(yù)測一般需要先在系統(tǒng)的模型上測試和驗證，以少的耗費來獲取直觀有效的數(shù)據(jù)信息。應(yīng)用基于故障診斷與預(yù)測技術(shù)的系統(tǒng)模型，通常由一定的領(lǐng)域的專家給出，經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)驗證，通常比較真實可靠。基于模型的故障診斷與預(yù)測技術(shù)能深入對象系統(tǒng)本質(zhì)的性質(zhì)和實現(xiàn)實時的故障預(yù)測，并且對象系統(tǒng)的故障特征通常與模型參數(shù)相近或是緊密相聯(lián)系。隨著對設(shè)備故障演化機理理解的逐步深入，模型可以被逐漸修正來提高其預(yù)測精度。
 
但是，實際工程應(yīng)用要求對象系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型具有較高的精度與復(fù)雜的動態(tài)系統(tǒng)，建立精確的數(shù)學(xué)模型往往是個難于解決的矛盾。因此基于模型的故障診斷與預(yù)測技術(shù)的實際應(yīng)用范圍和效果常常受到限制。人們通過大量研究論證，逐步提出了許多相關(guān)的解決辦法。如基于隨機濾波理論的故障預(yù)測技術(shù)是基于模型的故障預(yù)測技術(shù)的典型代表，包括卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波、無味濾波和粒子濾波。
 
基于狀態(tài)信息的故障診斷與預(yù)測 
現(xiàn)在滸的基于狀態(tài)的維修(Condition-basedMaintenance,CBM)手段，直接采信被觀測對象功能及性能信息進行故障診斷，是置信度很高的故障診斷、維修方法，得到了成功的應(yīng)用。CBM方式是通過對設(shè)備工作狀態(tài)和工作環(huán)境實時監(jiān)測，借助人工智能等先進的計算訪求，診斷、預(yù)測和合理安排設(shè)備未來的維修調(diào)度時間。CBM方法根據(jù)設(shè)備的實際運行狀態(tài)確定設(shè)備的小維護時間，降低設(shè)備全壽命周期費用，增加設(shè)備的穩(wěn)定性。CBM的思想即只有在設(shè)備需要維護時，才進行必要的維護，大大減少了不必要的檢修、診斷耗費。
　　
基于知識的故障診斷與預(yù)測 
在實際工程應(yīng)用中，常常無法獲得對象系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型，這就大大限制了基于模型的故障診斷與預(yù)測方法的實施。而基于知識的故障診斷與預(yù)測訪求不需要對象系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型，同時能夠有效地表達對象相關(guān)的領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗知識，因此是很有前景的方法。基于知識的故障診斷與預(yù)測技術(shù)的大優(yōu)勢就是能夠充分利用對象系統(tǒng)有關(guān)的領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗知識。
 
但是，由于基于知識的故障診斷與預(yù)測技術(shù)本身更適合于定性推理而不太適合于定量計算，因而其實際應(yīng)用還比較困難，單獨使用專家系統(tǒng)或模糊邏輯進行故障診斷與預(yù)測的實例還不多見。由于基于知識訪求是一種半定量方法，在表述知識和推理方面有其獨到之處。
 
因此，一般將其與其他技術(shù)相結(jié)合(如與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的故障預(yù)測)，以期獲得更好的應(yīng)用效果。基于知識的故障診斷與預(yù)測的一般原理是：
 
a.數(shù)理統(tǒng)計的模型，通過系統(tǒng)現(xiàn)象對應(yīng)的關(guān)鍵參數(shù)集，依據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立各參數(shù)變化與故障損傷的概率模型(退化概率軌跡)，與當(dāng)前多參數(shù)概率狀態(tài)空間進行比較，進行當(dāng)前健康狀態(tài)判斷與趨勢分析。通過當(dāng)前參數(shù)概率空間與已知損傷狀態(tài)概率空間的干涉來進行定量的損傷判定，基于既往歷史信息來進行趨勢分析與故障預(yù)測。
 
b.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的模型，利用ANN的非線性轉(zhuǎn)化特征，及其智能學(xué)習(xí)機制，來建立監(jiān)測到的故障現(xiàn)象與產(chǎn)品故障損傷狀態(tài)之間的聯(lián)系。利用已知的“異常特征-故障損傷”退化軌跡，或通常故障注入建立與特征分析結(jié)果關(guān)聯(lián)的退化軌跡，對ANN模型進行“訓(xùn)練/學(xué)習(xí)”。然后利用“訓(xùn)練/學(xué)習(xí)”后的ANN依據(jù)當(dāng)前產(chǎn)品特征對產(chǎn)品的故障損傷狀態(tài)進行判斷。BP算法是該模型應(yīng)用廣泛的一種網(wǎng)絡(luò)。另外還有專家系統(tǒng)模型、模糊綜合評判模型等。
　　
PHM技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了故障診斷、故障預(yù)測、系統(tǒng)集成三個日益完善的階段，在部件級和系統(tǒng)級兩個層次、在機械產(chǎn)品和電子產(chǎn)品兩個領(lǐng)域經(jīng)歷了不同的發(fā)展歷程。當(dāng)前PHM技術(shù)的發(fā)展體現(xiàn)在以系統(tǒng)級集成應(yīng)用為牽引，提高故障診斷與預(yù)測精度、擴展健康監(jiān)控的應(yīng)用對象范圍，支持CBM與AL的發(fā)展。PHM技術(shù)以一門新生力量已經(jīng)成功應(yīng)用于軍事、民用航空以及電子領(lǐng)域，并大大提升各應(yīng)用領(lǐng)域的運作效率，有著廣闊的發(fā)展前景。[轉(zhuǎn)自網(wǎng)絡(luò)]