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为了提高液压伺服系统的可靠性和可用性,将故障预测与健康管理(PHM)技术应用到该系统中,并对其核心技术进行研究。重点研究在液压伺服系统的性能发生退化时对该系统进行的故障检测、健康评估及预测。对液压伺服系统PHM技术研究可为系统故障检测、退化评估和寿命预测的工程实践提供有力的理论支撑,并且PHM技术研究是故障诊断技术新的发展方向。最终,实验结果证明了该PHM技术在液压伺服系统故障诊断上的有效性和适用性。 相似文献
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航空电子的故障预测与健康管理技术 总被引:17,自引:0,他引:17
分析了引发航空电子设备故障的各种因素;详细讨论了航空电子设备全寿命周期内的故障预测与健康管理(PHM)技术,包括故障检测与健康监测、健康信息处理、故障预测和余寿评估;还介绍了基于健康信息综合管理的航空电子PHM系统的设计。 相似文献
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本文针对传统设备管理模式下存在的问题,阐述了现代设备状态监控和智能化设备管理的必要性.分析了机场自动观测系统故障的特征,并就建立故障监测与故障预测,智能诊断的方法、实现步骤、相关技术等进行了探讨. 相似文献
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针对导弹电子设备故障预测问题,提出了一种基于综合环境加速退化试验(ADT)和粒子滤波的故障预测新方法。首先,不同于传统的ADT方案,仅以单个样本为试验对象,采用步进加速的思想,将性能退化理论拓展为加速性能退化理论(APDT),建立基于电子设备寿命退化速度的加速寿命退化模型。其次,为克服环境应力等测试不确定性因素对预测精度的影响,定义了电子设备退化度的概念,将寿命预测的不确定性问题转化为设备退化度最优估计问题,利用改进粒子滤波算法求解出电子产品动态退化的最优估计值,进而实现设备的全寿命评估。最后,实例说明该方法可行、有效,并大大提高了试验的效费比。 相似文献
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为了对卫星飞轮故障进行提前预警,提出了一种基于集员估计的故障检测和预测方法。首先,基于飞轮的动态模型设计了一种基于中心对称多面体的故障检测方法。在检测出飞轮故障后,选取飞轮的电流数据作为故障特征,并采用线性模型或非线性模型来描述其退化规律。然后,提出了一种基于中心对称多面体的集员算法,对退化模型中的未知参数进行估计,并以此为基础预测未来时刻的故障,进而实现对飞轮故障的提前预警。最后,通过数值仿真,将所提出的方法和两种现有的故障预测技术进行了对比。仿真结果表明了所提方法的有效性和优越性。 相似文献
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故障预测与健康管理(PHM)技术的现状与发展 总被引:45,自引:5,他引:40
结合故障预测与健康管理(PHM)的技术发展过程,阐述了PHM的应用价值。论述了PHM技术系统级应用问题,提出了故障诊断与预测的人-机-环完整性认知模型,并依此对蓬勃发展的故障诊断与故障预测技术进行了分类与综合分析,给出了PHM技术的发展图像。针对故障诊断与预测的不确定性特征,对故障诊断与预测技术的性能要求、定量评价与验证方法进行了分析。最后,以PHM技术的工程应用为线索,提出了PHM技术发展中的几个问题。 相似文献
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大型飞机机载系统预测与健康管理关键技术 总被引:2,自引:0,他引:2
为确保飞机的高可靠性、高安全性和高维修保障性,大型飞机机载系统均装备了先进的故障预测与健康管理(PHM)系统,以实现高可靠运行和健康服役。从大型飞机健康管理体系结构入手,介绍了基于国际标准分层开放式的故障预测与健康管理空地结构,及其开放式、模块化和标准接口规范。着重分析了机载健康管理传感器网络和鲁棒故障特征提取方法、分层聚类和交叉增强校核的智能故障诊断算法和基于数据驱动与失效物理结合的故障预测算法等关键技术,探讨了基于健康状态的维修保障决策方法。最后,给出了空地一体的飞机故障预测与健康管理评价方法和健康管理技术的适用性分析。 相似文献
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性能退化与间歇故障是机载雷达健康状态的重要反映。针对传统机载雷达健康评估方法缺乏整机级的监测指标、未能综合考虑性能退化和间歇故障,传统BIT电路难以监测间歇故障等工程难题,提出了基于通道校准链路,综合运用通道校准仿真技术、正态云、HMM建立起健康状态评估流程。首先,对通道误差与间歇故障进行分析,得到4类校正系数,建立误差与间歇故障注入仿真流程;然后,基于正态云,利用校正系数的样本方差来表征雷达系统的健康状态,提出统一健康模型,并给出HMM拓扑结构与参数设计方法;最后,建立起基于数据驱动的评估流程并开展应用研究。仿真实验验证了误差和间歇故障仿真流程的可行性、健康状态评估方法的有效性,可获得大于95%的评估准确率;应用案例表明所提方法可行,能解决工程上机载雷达健康状态评估的问题。 相似文献
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人们正在抓紧进行各种故障预测技术的开发,如"预防性维护"、"故障预测"、"预测能力"、"结构健康管理"和"预防资产失效"等.那么,这些技术何时才能实现,又将为航空维修业带来哪些变化? 预防性维修(PM)是-种以运营状态为基础的维修管理方法,它与以使用时间为基础的防范性维护和故障检修不同. 相似文献
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针对传统故障预测方法不能直接预测设备状态的不足,提出了将改进隐马尔科夫模型(HMM)和最小二乘支持向量机(LS—SVM)相结合的机载设备故障预测方法。首先,采用多智能体遗传算法对HMM参数进行训练优化,克服了B-W算法易陷入局部最优解的缺陷;其次,分别研究设计了设备是否具有使用阶段状态退化过程数据2种情况下的故障预测算法流程;最后,以飞机发动机温控放大器为应用对象进行仿真计算。结果表明,该算法不仅预测精度高,而且预测结果直接与设备状态相关,易于理解分析。 相似文献
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航天器控制系统智能健康管理技术发展综述 总被引:1,自引:0,他引:1
健康管理作为智能自主控制亟待突破的关键技术之一,是提升航天器安全可靠稳定运行能力的有效手段。结合人工智能技术的发展趋势,基于前期已建立的新型航天器智能自主控制系统通用架构,详细综述航天器控制系统的智能健康管理技术现状与发展趋势。首先,根据现有航天器设计、研制和在轨的具体情况,梳理出航天器控制系统健康管理技术所面临的挑战;然后,分别从故障预警、故障诊断和寿命评估3个方面,详细阐述基于人工智能的健康管理技术研究现状及其在航天领域的应用情况;最后,提炼出航天器控制系统健康管理技术的发展方向。 相似文献
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一种基于高斯混合模型粒子滤波的故障预测算法 总被引:3,自引:1,他引:2
针对一类故障预测问题提出了一种基于粒子滤波的故障预测算法。在算法的状态估计阶段,采用联合估计和粒子滤波同时估计对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布。在算法的状态预测阶段,采用了两种不同的计算方法:一种方法是对状态变量当前时刻的后验分布进行迭代采样,从而获得未来时刻的状态变量的先验分布;另一种方法是采用数据驱动的方法预测未来一段时间内对象系统的量测信息,从而将未来时刻状态变量的先验分布的预测问题转化为一个求解后验分布的估计问题。采用高斯混合模型近似随机变量分布密度,从而将两种方法的计算结果在一个统一的预测框架之下进行有效交互,进一步提高了预测的准确性和可靠性。在算法的决策阶段,在获取的故障演化模型状态变量分布基础上,结合一定的故障判据近似计算出对象系统剩余寿命分布。故障预测仿真实验结果证明了所提算法的有效性。 相似文献
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针对一类故障预测问题提出了一种基于粒子滤波的故障预测算法。在算法的状态估计阶段,采用混合系统粒子滤波和二元估计算法同时估计对象系统故障演化模型混合状态和未知参数的后验分布。在算法的状态预测阶段,在一定的假设条件的前提下,将混合模型连续状态变量的预测问题转化为一个基本状态空间模型的状态预测问题。通过对连续状态变量当前时刻的后验分布进行迭代采样从而获得其未来时刻的先验分布。在算法的决策阶段,在获取的故障演化模型连续状态变量分布基础上,结合一定的故障判据近似计算出对象系统剩余寿命分布。故障预测仿真实验结果证明了算法的有效性。 相似文献