一起學|預測與健康管理（PHM）技術

        隨著科學技術的飛速發展，武器裝備的集成度、復雜度及智能化程度急劇增加，傳統的故障診斷、維修保障技術逐漸難以適應新的要求。為了滿足信息化戰爭對武器裝備作戰快捷、可靠、精準的要求，在上世紀末預測與健康管理PHM（Prognostics and Health Management）技術應運而生，并迅速得到了以美國為代表的西方各軍事強國的高度重視，當前該技術已被視為提高系統“六性”和降低全壽命周期費用的關鍵技術。

        PHM是指利用傳感器采集系統的數據信息，借助于信息技術、人工智能推理算法來監控、管理與評估系統自身的健康狀態，在系統發生故障之前對其故障進行預測，并結合現有的資源信息提供一系列的維護保障建議或決策，它是一種集故障檢測、隔離、健康預測與評估及維護決策于一身的綜合技術。相較于傳統的故障后維修或定期檢修這類基于當前健康狀態的故障檢測與診斷，PHM是對未來健康狀態的預測，變被動式的維修活動為先導性的維護保障活動，大大提高了裝備的戰備完好性。當前PHM技術已經成為現代武器裝備實現自主式后勤、降低全壽命周期費用的關鍵技術。

        PHM系統常見功能如圖1所示，系統設計過程中涉及到的關鍵技術一般有下面幾個方面：

1、傳感器數據采集

        傳感器作為最底層的數據獲取元素，感受被測對象的相應參數（振動、溫度、光強、電壓等）變化，并將測到的物理量按照一定轉換規則轉換為便于后續傳輸與處理的電信號，其直接關系到故障診斷、故障預測的有效性，而傳感器種類的選取、傳感器的優化布局等關鍵技術也越來越受到關注。

2、數據處理及特征提取

        通常PHM系統不會將傳感器采集到的數據直接用于故障的診斷和預測，而是經過一系列的預處理、特征提取、同類或異類數據的信息融合等處理之后加以判斷。隨著人工智能、大數據等新興技術的不斷興起，運用這些技術的數據處理、特征提取技術也成為當前研究的一大熱點。

3、健康評估與故障預測

        健康評估與故障預測就是基于數據處理、特征提取的結果運用失效模型、智能的推理算法評估系統的運行狀態，預測系統發生故障的部位、時間及使用壽命，并給出合理的維修保障建議。失效模型的建立一般有兩種方式：一種是基于失效物理的方法，從材料的組成、變化及系統各部分之間的相互影響進行分析，需要非常完善的相關基礎理論，這在當前是很難實現的，所以一般采用這種方式建立的失效模型精度不高，導致健康評估與故障預測的準確度不高；另一種方式是基于大數據驅動的建模，在當前大數據熱潮背景下得到了一定的發展，具有比較大的潛在研究價值。智能推理是運用各種先進的分析、預測算法及失效模型，評估系統狀態，預測系統健康狀況的變化趨勢。

4、信息資源管理與決策

        PHM系統運用系統健康狀況趨勢信息、歷史狀態信息、任務信息等，結合當前的維修、維護、保養資源及成本，決策得到系統的維修保障方案，變傳統被動的事后維修或周期性檢修為主動的針對性維護，可以輔助后勤保障系統的設計，改善效率的同時降低了成本。

5、PHM驗證技術

        PHM驗證是確認設計結果是否達到設計要求，從而對完善設計提出反饋，是設計開發成熟化、部署應用的關鍵環節。

        目前，以美國為代表的各軍事強國的PHM技術覆蓋了航天器、戰機、艦船等各類先進武器裝備，如圖2所示。

        其中，PHM技術在F-35戰斗機上的應用最為典型，圖3是F-35戰斗機PHM系統工作流程：首先機載PHM系統在組件、分系統、系統三個層次對采集的信息進行處理，并傳輸到地面PHM系統進行維修分析，決定是否需要以及何時需要維修，最終經過任務的規劃與資源管理后執行維修工作。根據美軍的統計數據，F-35戰斗機采用PHM技術后故障不可復現率降低82%，維修人力減少20%～40%，后勤規模減小50%，出動架次率提高25%，飛機的使用與保障費用比過去機種減少50%，使用壽命達8000飛行小時。

        捷杰傳感致力于開創高性價比的PHM解決方案，將“高大上”的技術普及到"尋常百姓家"(工業現場數億臺電機、泵、空壓機、減速機、鼓風機等旋轉類機械)。隨著5G無線通訊技術的突飛猛進，大數據、云計算技術的逐步成熟，無線智能感知將無處不在，必將推動PHM系統在工業領域的規模化部署與應用。