火控系统故障预测与健康管理技术

故障预测和健康管理(PHM)技术具有故障诊断、故障预测以及健康管理的功能,对降低火控装备维修成本、增强火控系统的完备性以及提高火控系统管理效率具有重要意义。根据通用火控系统发展现状及应用需求,将PHM技术引入到火控系统中。首先介绍了PHM技术原理和国内外发展现状,重点讨论了PHM关键技术和通用火控系统PHM体系结构。最后展望了火控系统PHM技术的发展趋势。     

装备预测与健康管理体系结构及关键技术

结合预测与健康管理技术（PHM）在降低装备保障维修费用方面的明显优势,介绍了预测与健康管理技术的内涵及特点,分析了PHM系统的开放式流程,并将该开放式流程应用于装备的故障诊断和预测中,提出一种基于PHM的预测与健康管理体系框架。在此基础上,对诊断与预测技术以及传感器配置算法等关键技术进行了详细阐述,介绍了采用的诊断和预测模型及算法。     

面向故障预测与健康管理的传感器优化配置

传感器优化配置是保证装备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统有效实现的基础.针对目前陆军装备保障中缺乏有效的传感器配置方法的现状,以某型防空导弹调平起竖系统为研究对象,建立了考虑传感器失效的PHM系统传感器优化配置模型.对导弹发射车调平起竖系统控制回路进行了分析,在此基础上形成系统的故障-传感器相关性矩阵;根据系统的指标要求建立传感器优化配置模型,采用蚁群算法求解;将结果与粒子群算法进行比较,表明利用蚁群算法取得了更优的配置方案,能够为PHM系统中装备的传感器优化配置提供有效指导.     

装备故障诊断和预测技术综述

结合故障诊断与预测技术的国内外研究现状,综述了故障诊断和预测的完整性认知模型,并以此对蓬勃发展的故障诊断和故障预测技术进行了分类与综合分析。同时针对故障的不确定性特征,对故障诊断和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,分别从实际应用及扩展的四个方面提出了故障诊断、预测,以及PHM技术未来发展的几个问题。     

基于本体的装备PHM知识化建模研究

针对装备维修保障领域存在信息难以共享、知识利用率低等问题,分析了装备PHM组成架构和知识化模型;采用本体技术实现知识化建模,将装备PHM本体分为装备基本信息、装备测试、健康状态评估、故障诊断、故障预测和维修案例共6个子本体;借助Protege软件实现装备基本信息子本体的构建,并以导弹装备为背景进行实例化。     

面向孤立岛礁应用的微网供电装备自主维护

针对孤立岛礁微网维护保障实践中存在的决策能力弱、实施效率低、成本代价大等问题,借鉴自主维护保障(Autonomic Logistics System,ALS)及故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)理念,从自主功能要素、体系结构设计、运行模式框架、预测驱动机理、维护决策优化5个方面,分析探讨了构建微网供电装备自主维护保障的思路与途径,梳理总结面向岛礁应用条件下自主维护的研究重点和发展方向。研究成果可为开展岛礁后勤设施及装备的技术保障提供理论参考。     

末段高层反导装备PHM多socket仿真分析

详细分析了独立于LRU的PHM方法和基于故障征兆预测的PHM方法的预测原理。利用LRU和PHM的MTBF概率分布和socket的全寿命周期费用建立仿真模型,介绍模型仿真方法与详细过程。研究了末段高层反导武器系统单socket全寿命周期费用与安全极限和预测距离的关系。引入同步时间的概念,利用单socket模型的方法优化多socket组成的系统。模型仿真结果更贴近末段高层反导装备实际,比单socket模型更有应用价值。     

SVM异常数据识别的比例风险预测模型

剩余寿命预测在设备维修管理中扮演着重要的角色,准确的剩余寿命预测对制定维修策略起着至关重要的作用,从而可以有效避免设备故障的发生.提出一种基于支持向量机(SVM)异常数据识别的比例风险模型(PHM)用于剩余寿命的预测,该模式利用支持向量机和比例风险模型分别实现异常状态数据的识别和剩余寿命的预测.案例研究表明,SVM -PHM模型较PHM模型具有更好的预测精度.     

载人航天器自主故障诊断与预测技术研究进展综述

载人航天器的自主化和智能化使其探索空间和飞行任务范围不断扩展,是主动应对未来太空军民融合领域变革的重要手段。对载人航天器自主健康管理技术这一热点领域的研究进行了综合评述,并对未来研究进行了展望。首先,在阐述载人航天器自主健康管理技术基本概念的基础上提炼了其体系框架;其次,分析总结了载人航天器自主故障诊断与预测技术的研究现状;然后,探讨了研究进展与挑战;最后,从故障机理、智能技术和预测评估三个层面对发展趋势进行展望。综述表明,失效机理和故障模型都还需持续进行研究,以混合智能技术为核心的自主故障诊断与预测技术有望取得突破,进一步发展面向可重复使用载人航天器的准确诊断和预测技术。     

基于改进HMM的模拟电路故障预测模型

针对现有模拟电路系统PHM技术故障预测部分准确度不高和时效性不强的问题,提出了基于MCGCPSO优化改进的HMM状态退化识别模型。将小波包故障特征提取法与LDA特征降维法结合,确保了对特征信息非线性部分的充分提取,同时又避免了维度过高的问题;利用MCGCPSO优化改进后的HMM模型,提升了状态退化识别模型的分类准确度。最后将MCGCPSO-HMM与改进的灰色模型组合为一个新的电路故障预测模型,克服了单个预测方法性能不稳定的缺陷。通过仿真实验验证了MCGCPSO-HMM与改进的灰色模型组合具有更高的预测准确度。     

机电系统故障—时间应力的关联分析技术研究

时间应力测量装置技术是一种测量和存储各种应力数据以及对这些数据进行挖掘与分析的技术。简要介绍了时间应力的基本概念及其研究应用的发展历程。在此基础上,提出了基于故障模式、影响及应力分析(FMESA)的时间应力与机电系统故障的定性关联分析方法和基于多元logistic回归的定量关联分析方法。最后,以某型航空地平仪为对象进行了案例研究。案例分析结果表明,文中提出的时间应力与机电系统故障的关联分析方法能分析出影响系统性能的关键应力因素,为机电系统的故障诊断及故障预测提供基础。     

PHM系统及其故障预测模型研究

PHM(Prognostic and Health Management)是装备实现自主保障的一项关键技术.通过对美军联合攻击机PHM系统功能和结构的分析,提出了一种基于扩展FMEA的PHM系统的实现方法,并阐明了其运作原理.在此基础上,引入模糊综合评判这一数学方法建立了PHM系统的故障预测模型.最后以飞机起落架的收放系统为例进行了实例分析.     

故障预测技术综述

把握新军事变革机遇,加快信息化建设步伐,对军事装备进行有效的质量监控和故障预测是技术保障的重要内容。阐述了故障预测技术,系统地介绍了现有的、比较有代表性的故障预测技术方法,并叙述了其优缺点;最后重点对故障预测技术的发展前景进行了展望,指出了该研究领域当前需要进一步研究的问题和发展方向。研究故障预测技术对提高装备的维修和保障能力具有十分重要的意义。     

面向开放式测试环境的诊断服务系统

为了将诊断与测试分离,提高TPS与诊断推理机制的复用性,采用组件技术构建面向开放式测试环境的诊断服务系统,并详细阐述了诊断模型描述方法和诊断推理服务组件的实现技术。以XML作为诊断模型描述语言,通过数据访问接口进行诊断模型数据与知识的交互,在模型管理服务的基础上,进行高级的推理和控制服务。     

加速无人化装备技术发展的思考

随着人工智能、云计算及大数据等新技术的快速发展及其在军事领域的广泛渗透，智能化无人化装备的应用领域不断拓展、型谱体系日渐完善、作战能力显著提升，已成为世界各主要军事强国聚力发展的新质力量。本文从作战体系、系统平台和支撑技术等三个方面对主要军事强国无人化装备技术的现状进行了分析总结，并在此基础上对无人化装备的技术发展趋势进行了研判，指出无人化装备技术呈现出成体系、成系列、成规模的发展总体格局，正朝着集群化、实战化和自主智能决策的方向发展。在此基础上，充分借鉴外军先进经验，紧密结合军事斗争准备需求，提出了发展军队无人化装备技术的基本思路、主要原则和具体举措，积极探索适合军队特点和规律的无人化装备技术发展道路。     

基于状态的装备可靠度模型及其应用

为应用基于状态的装备可靠度模型，实现对装备的精确维修，采用了比例风险模型（Proportional Hazards Model，PHM）将装备的年龄信息及检测所得状态信息融入系统的风险函数中。考虑到样本包含截尾数据的情形，应用极大似然估计方法对模型中的参数进行了估计以及相应的模型检验。通过对该方法在一个实际案例中应用的详细分析，验证了方法的可行性。     

分布式储能技术的探索与实践

文章阐述了分布式储能技术的重要意义,介绍了分布式储能技术在经济社会可持续发展重要领域——能源互联网发展中的重要地位,并对分布式储能的技术形态与载体进行了分析,最后以信息网络重要组成部分——数据中心为应用场景,对分布式储能技术的实践进行了探讨。     

新材料在两栖装甲装备海上抢救中应用探讨

两栖装甲装备海上抢救,是装备保障的重要组成部分,由于其作业条件的特殊性和装备、器材的局限性,对两栖装甲装备保障有着重要的影响.新材料、新技术在两栖装甲装备海上抢救中的应用,使抢救作业方便、快捷、安全成为现实.从部队的需求、新技术的先进性和充分的试验数据,阐述了新材料的特点和在两栖装甲装备水上抢救中的应用前景.