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故障预测与健康管理(Prognostics Health Management, PHM)是一种系统工程故障预测与健康管理方法，应用于航空等领域，以满足自主保障、自主诊断的要求。它是基于状态的维修(Condition Based Maintenance, CBM)的升级发展，强调资产设备管理中的状态。 故障预测与健康管理通过利用传感器、数据采集和存储、数据分析等技术手段，对设备进行实时监测和诊断，预测可能出现的故障，并及时采取措施进行维修或预防性维护，以保持设备的正常运行状态。这种方法可以帮助提高设备的可靠性和安全性，降低故障发生的概率和维修成本，提高设备的运行效率。 在航空领域，故障预测与健康管理被广泛应用于飞机发动机、机载电子设备、航空电子设备等关键部件的维护和管理。通过实时监测和诊断，可以及时发现潜在故障，避免事故的发生，提高飞行的安全性和可靠性。 总之，故障预测与健康管理是一种先进的设备管理方法，可以帮助企业提高设备的运行效率、降低维修成本、提高生产效益，对于航空等领域的关键设备的管理具有重要的意义。故障预测与健康管理
应用于航空等领域的系统工程
故障预测与健康管理PHM（Prognostics Health Management）为了满足自主保障、自主诊断的要求提出来的，是基于状态的维修CBM (视情维修，condition based maintenance)的升级发展。它强调资产设备管理中的状态感知，监控设备健康状况、故障频发区域与周期，通过数据监控与分析，预测故障的发生，从而大幅度提高运维效率。
基本信息
| 中文名 | 故障预测与健康管理 |
| 外文名 | PHM（Prognostics Health Management） |
历史渊源
PHM早期应用主要集中于航空发动机领域，例如GE的F404发动机、PW的F117发动机等等。让它声名显赫的时机，是在F35联合战斗机项目的智能后勤信息系统ALIS，该系统囊括了飞机系统状态监控、健康评估、故障预测、维修计划、后勤保障等若干功能。在F35之前的PHM，只是测试、监控，或者是健康管理，都不是真正意义的PHM。F35战机是第一个真正有故障预测概念的，才能称得上PHM。
PHM最早可以源自70年代，早在1982年F-18大黄蜂机队F404发动机检测系统，用于大黄蜂战机的发动机的监测。那时候，似乎没有故障预测功能，也没有着重于大数据分析，或是没有凸显出大数据分析能力。这其实不属于真正的飞机PHM。当时只有剩余寿命评估、操作极限监控、传感器失效检测、熄火检测、着陆推力评估、飞行员启动记录等，缺失了故障预测功能。
早期资料上的PHM都很少涉及故障预测，尽管F22已经有了类似的设备与系统，但是F22的PHM应该还属于状态监测范围。F22在飞行时传输部分数据，落地后采集全部数据。可以通过维修辅助计算机插入接口，发送激励信号采集重点部件测试数据，在当时已经很先进了。但是现在看来，似乎还处于基于状态监测的健康管理水平，不能称之为预测健康管理(PHM)。
发展现状难点
某型飞机推进系统健康监控系统架构
PHM的特点是，必须有海量数据分析和健康判断。数据是基础，而有了数据如何分析也是一个大问题。国内的航空公司，几十年海量的数据，都无法自己开发PHM系统。这个难点就是模型：健康模型怎么评价，而预测模型更难。这就是工业技术体系，如何将专家经验和实践经验相结合，这正是工业化的核心。
国内现在状态监测水平都不很高，Health Management基本不掌握工程实用的模型，成功应用案例较少，而PHM就干脆只剩下概念了。有了数据还必须进行分析；而有了建模能力，还得有工程实现能力，把PHM系统设计和开发出来。而且可靠性水平要求也很高，必须高于其他分系统，否则容易虚警。空客与波音都有成熟的PHM理念、方法与实际手段，但是，都是秘不可宣，只能从一些公开资料上得到片面的信息。
要实现PHM，除了物理基础条件保障外，既需要大数据分析技术，又需要非常密集的行业知识、经验和模型做为支撑。PHM跟航空有很深的渊源，在航空领域有着较为成熟的概念模型和深入的讨论。与此同时，在石化、能源、制药、离散制造等设备运营上，同样有着广泛的应用前景，值得关注。
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