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第1章 PHM技术概述1

1.1 装备故障预测与健康管理技术的产生与发展2

1.2 装备全寿命周期内实施PHM的必要性分析4

1.3 PHM的研究现状4

1.3.1 国外的研究现状5

1.3.2 国内的研究现状9

1.4 现有技术存在的问题12

第2章 PHM基本理论14

2.1 PHM基本概念14

2.1.1 基于状态的维修14

2.1.2 故障预测与健康管理15

2.1.3 以可靠性为中心的维修15

2.2 PHM主要功能19

2.3 PHM技术框架20

2.4 PHM关键技术22

2.4.1 数据采集和传感器应用技术22

2.4.2 数据传输技术24

2.4.3 数据预处理技术24

2.4.4 状态监测、健康评估和故障预测方法24

2.4.5 数据融合和自动推理决策技术25

2.4.6 接口技术25

2.4.7 维修决策技术25

第3章 故障预测基本理论27

3.1 复杂装备故障预测的特点28

3.1.1 复杂装备故障发生的特点28

3.1.2 复杂装备故障的分类29

3.2 基于数据驱动的预测方法31

3.3 基于人工智能的预测方法32

3.4 基于物理模型的预测方法33

3.5 组合预测方法33

3.6 电子装备故障预测34

3.7 现有预测方法用于故障预测存在的不足35

第4章 基于虚拟样机的故障预测技术37

4.1 虚拟样机技术37

4.2 基于虚拟样机的协同仿真技术39

4.3 基于虚拟样机的预测知识获取机制47

4.4 基于虚拟样机的故障仿真与预测技术48

4.5 故障注入技术50

4.6 VV&A验证55

第5章 电子装备PHM技术57

5.1 基于HMM的电子装备健康管理研究57

5.1.1 HMM基本理论58

5.1.2 电子装备HMM基本结构63

5.1.3 基于HMM的健康管理原理65

5.2 电子装备故障预测的难点67

5.3 电子装备故障预测流程68

5.4 电子装备状态特征的分析与提取69

5.5 电子装备故障预测方法72

5.5.1 基于自回归模型的故障预测方法72

5.5.2 基于支持向量机的故障预测方法74

5.5.3 基于神经网络的故障预测方法75

第6章 复杂装备健康管理技术77

6.1 复杂装备健康管理基本内容77

6.1.1 基于SSM的复杂装备健康管理问题分析77

6.1.2 复杂装备健康管理基本活动的CATWOE分析79

6.1.3 复杂装备健康管理基本活动的概念模型80

6.2 复杂装备故障预测与健康管理中的多源数据融合81

6.2.1 故障状态信息82

6.2.2 异常现象信息82

6.2.3 使用环境信息85

6.2.4 多源信息融合85

6.3 复杂装备健康管理中维修策略的选择87

6.3.1 按装备分类选择维修策略87

6.3.2 按故障模式特征选择维修策略88

6.4 复杂装备全员全程健康管理89

6.4.1 装备全员全程健康管理的基本特性90

6.4.2 装备全员全程健康管理的实施过程91

第7章 复杂装备健康状态评估技术94

7.1 装备健康状态评估的基本概念与内涵96

7.2 装备技术状态与健康状态98

7.3 健康状态评估的量化100

7.4 健康状态评估的一般流程101

7.4.1 健康状态评估准备阶段101

7.4.2 健康状态评估实施阶段111

7.4.3 健康状态评估分析与反馈阶段113

7.5 常用的评估方法分析113

7.5.1 健康状态评估的分类114

7.5.2 常用的评估方法115

7.6 基于灰色理论的健康状态评估技术119

7.6.1 健康状态灰色聚类的基本原理119

7.6.2 白化权函数的确定120

7.7 复杂装备剩余寿命预测技术122

7.7.1 常用的剩余寿命预测方法124

7.7.2 基于状态信息的剩余寿命预测方法126

第8章 PHM系统应用131

8.1 无人机PHM系统131

8.1.1 总体结构131

8.1.2 关键技术133

8.2 轮式车辆PHM系统134

8.2.1 总体结构134

8.2.2 关键技术135

8.2.3 主要功能136

8.2.4 硬件系统137

8.2.5 软件系统137

8.3 PHM技术发展趋势139

参考文献141