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基於物聯網的PHM預測與健康管理係統[轉載]

2022-11-12

PHM(Prognosties and Health Management),中(zhong)文(wen)是預測(ce)與健(jian)康(kang)管(guan)理(li)技術,是(shi)綜合利(li)用(yong)現(xian)代信(xin)息(xi)技術(shu)、人(ren)工(gong)智能技(ji)術的新研(yan)究成果(guo)而提(ti)出的一種全新的(de)管理健康狀態(tai)的解決(jue)方案(an)。

在此(ci)思想(xiang)的開發的結(jie)合當前(qian)物(wu)聯(lian)網技術的係統,可大(da)大降低(di)設備(bei)和(he)資(zi)產(chan)在運(yun)行(xing)中的故障(zhang)率,提高(gao)設備可靠性(xing)和準(zhun)確(que)性!




PHM係(xi)統未(wei)來一(yi)段時間(jian)內(nei)係統失(shi)效可能性以(yi)及采取適當(dang)維護措施的能力,一般具備故(gu)障檢(jian)測與(yu)隔離、故障診斷、故障預測、健康管理和部件壽(shou)命(ming)追(zhui)蹤等能(neng)力。相(xiang)關GJB、HB、GB的標(biao)準如(ru)下(xia):
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PHM技術的發(fa)展過去(qu)是人們自我學習和提升(sheng)的過程,即從(cong)對設備的故障和失效的被(bei)動(dong)維(wei)護,到定期檢修、主(zhu)動預防,再(zai)到事先(xian)預測和綜(zong)合規劃管理。美陸(lu)軍(jun)早(zao)期(qi)裝備直升機的健康與使用監測係統就(jiu)是PHM原始的形(xing)態。20世(shi)紀(ji)60年代,由於(yu)航(hang)空(kong)航天(tian)領(ling)域極(ji)端(duan)複雜(za)的環境(jing)和使用條(tiao)件驅(qu)動了(le)初的可(ke)靠性理論(lun)、環境試(shi)驗和係統試驗能及(ji)質(zhi)量方法的誕(dan)生。隨著宇(yu)航係統複(fu)雜性的增(zeng)加(jia),由(you)設(she)計不(bu)充(chong)分、製造(zao)誤(wu)差(cha)、維修差錯和非(fei)計劃(hua)事件等(deng)各(ge)種(zhong)原(yuan)因導(dao)致故障的機率也(ye)在(zai)增加,迫(po)使人們在70年(nian)代(dai)提出了航天器綜合健康管理的概(gai)念(nian)來(lai)監視(shi)係統狀態。隨著(zhu)故障監測和維修(xiu)技術的迅速發展,先後開(kai)發應用的有飛(fei)機狀態監測係統、發動機監測係統、綜合診斷預測係統以及海軍的綜合狀態評估(gu)係統等。隨後出現的這些(xie)診(zhen)斷故障原和檢測狀態的技術,終帶來了故障預測方法PHM的誕(dan)生。

上(shang)世紀末(mo),隨著美軍重(zhong)大項(xiang)目(mu)F-35聯合攻(gong)擊(ji)機(JSF)項目的啟動,正(zheng)式(shi)把以上的故障預測和維修解決方案命名(ming)為預測與健康管理(PHM)係統,為PHM技術的誕生(sheng)帶(dai)來了契(qi)機。PHM是JSF項目實現經濟(ji)承受(shou)性、保(bao)障性和生存(cun)性目標的一個關鍵(jian)所在。JSF的PHM係統是當前飛機上使用的(BIT)和狀態監控的發展,這種發展的主要技術要素(su)是從狀態(健康)監控向(xiang)狀態(健康)管理的轉(zhuan)變,這種轉變引(yin)入了故障預測能力,借(jie)助這種能力從整個(ge)係統(平(ping)台)的角度來識別(bie)和管理故障的發性,其(qi)目的是減(jian)少(shao)維修人力(li)物力、增加出(chu)動架次率以及實現自主式保障。

PHM技術的發展大致(zhi)經(jing)曆(li)了由外(wai)部測試到(dao)機內測試(BIT),進(jin)而測試獨立(li)出來成(cheng)為一門學科,然(ran)後便是綜合診斷的提出與應用,後(hou)便(bian)是發展(zhan)到現在的預測與健康管理(PHM)技術。

在航空航天、國防(fang)軍事(shi)以及工業各領域中應用的不同(tong)類(lei)型的PHM係統,其體(ti)現的基本(ben)思(si)想是類似(shi)的,區別主要表(biao)現在不同領域其具體應(ying)用的技術和方法的不同。

PHM係統主要有六個部分構成:

數據(ju)采集(ji) 
利用各種傳感(gan)器探測、采集被檢係統的相關參數信息,將(jiang)收(shou)集數據進行有效(xiao)信息轉換(huan)以及信息傳輸等。

信息歸納處理 
接(jie)受來自(zi)傳感器以及其它(ta)數據處理模塊(kuai)的信號(hao)和數據信息,將數據信息處理成後續(xu)部件可以處理的有效形式或(huo)格(ge)式。該部分輸出結果包(bao)括經過濾波(bo)、壓(ya)縮(suo)簡(jian)化後的傳感器數據,頻(pin)譜(pu)數據以及其它特征數據等。

狀態監測 
接受來自傳感器、數據處理以及其它狀態監測模(mo)塊的數據。其功能主要是將這(zhe)些數據同預定的失效判(pan)據等進行比較(jiao)來監測係統當前的狀態,並且可根據預定的各種參數指(zhi)標極限值(zhi)/閾值來提供(gong)故障報警能力。


健康評(ping)估 
接受來自不同狀態監測模塊以及其它健康評估模塊的數據。主要評估被監測係統(也可以是分係統、部件等)的健康狀態(如是否(fou)有參數退化現象(xiang)等),可以產生故障診斷記(ji)錄(lu)並(bing)確定(ding)故障發生的可能性。故障診斷應基於各種健康狀態曆史數據、工作狀態以及維修曆史數據等。


故障預測決策(ce) 
故障預測能力是PHM係統的顯著特(te)征之(zhi)一。該(gai)部件由兩(liang)部分組成,可綜合利用前述各部分的數據信息,評估和預測被監測係統未來的健康狀態,並做出判斷,建議、決策采(cai)取相應的措(cuo)施(shi)。該部件可以在被監測係統發生故障之前的適宜(yi)時機采取(qu)維修措施。該部分實(shi)現了PHM係統管理的能力,是另一顯著特征(zheng)之一。

保障決策 
主要包括(kuo)人-機接口(kou)和機-機接口(kou)。人-機接口(kou)包括狀態監測模塊的警(jing)告信息顯示以及健康評估、預測和決策支(zhi)持(chi)模塊的數據信息的表示等;機-機接口(kou)使得上述各模塊之間以及PHM係統同其它係統之間的數據信息可以進行傳遞交(jiao)換。需要指出的是,上述體係結構中的各部件之間並沒(mei)有顯明(ming)界限,存在著數據信息的交叉(cha)反饋(kui)。

PHM模型(xing)分類:

基於模型的故障診斷與預測 
故障診斷與預測一般需要先在係統的模型上測試和驗證(zheng),以少的耗(hao)費(fei)來獲取直觀有效的數據信息。應用基(ji)於故障診斷與預測技術的係統模型,通常由一定的領域的專(zhuan)家給出,經過大量的數據驗證,通常比較真(zhen)實可靠(kao)。基於模型的故障診斷與預測技術能深入對(dui)象係統本質的性質和實現實時的故障預測,並且(qie)對象係統的故障特征通常(chang)與模型參(can)數相近(jin)或是緊(jin)密相聯係。隨著對設備故障演(yan)化機理理解(jie)的逐步(bu)深入,模型可以被逐漸修正來提高其預測精度。

但(dan)是,實際工程應用要求對象係統的數學(xue)模型具(ju)有較高的精度(du)與複雜的動態係統,建(jian)立精確的數學模型往往(wang)是個難於解決的矛(mao)盾(dun)。因(yin)此基於模型的故障診斷與預測技術的實際應用範圍和效果常常受到限製。人們(men)通過大量研究論證,逐步提出了許多(duo)相關的解決辦法。如基於隨(sui)機濾波理論的故障預測技術是基於模型的故障預測技術的典(dian)型代表,包括卡(ka)爾(er)曼濾波、擴(kuo)展卡爾曼濾(lv)波、無(wu)味(wei)濾波和粒(li)子濾波。

基於狀態信息的故障診斷與預測 
現在滸(hu)的基於狀態的維修(Condition-basedMaintenance,CBM)手(shou)段(duan),直(zhi)接采信被觀(guan)測對象功能及性能信息進行故障診斷,是置(zhi)信度很高的故障診斷、維修方法,得到了成功的應用。CBM方式是通過對設備工作(zuo)狀態和工作環境實時監測,借助人工智(zhi)能等先進的計算(suan)訪求,診斷、預測和合理安(an)排設備未來的維修調(diao)度時間。CBM方法根(gen)據設備的實際運行狀態確定設備的小(xiao)維護時間,降(jiang)低設備全(quan)壽命周(zhou)期費用,增加設備的穩定性。CBM的思想即隻(zhi)有在設備需要維護時,才(cai)進行必(bi)要的維護(hu),大大減少了不必要的檢修、診斷耗費。

基於知(zhi)識(shi)的故障診斷與預測 
在實際(ji)工程應用中,常常無法獲得對象係統的精確數學模型,這就大大限製了基於模型的故障診斷與預測方法的實施。而(er)基於知識的故障診斷與預測訪求不需(xu)要對象係統精確的數學模型,同時能夠有效地表達(da)對象相關的領域(yu)專家(jia)的經驗(yan)知識,因此是很(hen)有前景(jing)的方法。基於知識的故障診斷與預測技術的大優勢就是能夠充分利用對象係統有關的領域專家經驗知識。

但是,由於基於知識的故障診斷與預測技術本身(shen)更適合於定性推理而不太(tai)適(shi)合於定量(liang)計算,因而其實際應用還(hai)比(bi)較困(kun)難(nan),單(dan)獨使用專家係統或模糊(hu)邏(luo)輯(ji)進行故障診斷與預測的實例(li)還不多見(jian)。由於基於知識訪(fang)求是一種半(ban)定量方法,在表述知識和推(tui)理方麵(mian)有其獨(du)到之處。

因此,一般將其與其他技術相結合(如與神經網絡結合的故障預測),以期獲(huo)得更(geng)好(hao)的應用效果。基於知識的故障診斷與預測的一般原理是:

a.數理統計的模型,通過係統現象對應的關鍵參數集,依(yi)據曆史數據建立各參數變化與故障損傷(shang)的概率模型(退(tui)化概率軌(gui)跡(ji)),與當前多參數概率狀態空間進行比較,進行當前健康狀態判斷與趨勢(shi)分析。通過當前參數概率空間與已知損傷狀態概率空間的幹(gan)涉來進行定量的損傷判定,基於既(ji)往曆史(shi)信息來進行趨(qu)勢分析與故障預測。

b.神(shen)經網(wang)絡(ANN)的模型,利用ANN的非線性轉化特征,及其智能學習(xi)機製,來建立監測到的故障現象與產品故障損(sun)傷狀態之間的聯係。利用已(yi)知的“異(yi)常特征-故障損傷”退化軌跡,或通常故障注入(ru)建立與特征分析結果關聯的退化軌跡,對ANN模型進行“訓(xun)練(lian)/學習(xi)”。然後利用“訓(xun)練(lian)/學習(xi)”後的ANN依據當前產品特征對產品的故障損傷狀態進行判斷。BP算法是該模型應用廣(guang)泛(fan)的一種網絡。另(ling)外還有專家係統模型、模糊綜合評判模型等。

PHM技術的發展經曆了故障診斷、故障預測、係統集成三(san)個日益完(wan)善(shan)的階(jie)段,在部件級和係統級(ji)兩個層次(ci)、在機械(xie)產品和電子產品兩個領域經曆了不同的發展曆程。當前PHM技術的發展體現在以係統級集成應用為牽引,提高故障診斷與預測精度、擴展健康監控的應用對象範(fan)圍,支持CBM與AL的發展。PHM技術以一門(men)新生力量已經成功(gong)應用於軍事、民(min)用航空以及電子領域,並大大提升各應用領域的運作效率,有著廣闊(kuo)的發展前景。[轉自網絡(luo)]


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