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第1章 概述1

1.1 PHM的概念、内涵及其作用1

1.1.1 PHM的概念1

1.1.2 PHM的内涵3

1.1.3 PHM的作用4

1.2 PHM系统的结构和基本功能5

1.2.1 OSA-CBM体系结构5

1.2.2 PHM系统的信息结构6

1.2.3 PHM系统的基本功能7

1.3 PHM技术的产生与发展7

1.3.1 PHM技术的产生7

1.3.2 PHM技术的发展8

1.3.3 美国国防部和NASA的PHM技术演变过程11

1.4 PHM系统涉及的关键技术12

1.4.1 结构设计技术12

1.4.2 传感器应用技术12

1.4.3 数据处理技术12

1.4.4 健康状态评估技术13

1.4.5 故障预测技术13

1.4.6 状态维修决策技术13

1.4.7 验证与评估技术14

第2章 PHM系统结构设计技术15

2.1 PHM系统的结构形式15

2.1.1 集中式体系结构15

2.1.2 分布式体系结构16

2.1.3 分层融合式体系结构17

2.2 PHM系统结构形式的选择18

2.2.1 PHM系统结构形式的特征18

2.2.2 PHM系统结构形式选择的影响因素18

2.2.3 PHM系统结构形式选择原则19

2.3 PHM系统结构设计方法19

2.3.1 PHM系统体系结构描述方法20

2.3.2 PHM系统体系结构设计方法22

2.3.3 PHM系统体系结构验证评估方法27

2.4 典型装备的PHM系统结构35

2.4.1 航空装备PHM系统的体系结构35

2.4.2 航天装备PHM系统的体系结构36

2.4.3 地空导弹装备PHM系统的体系结构38

2.4.4 舰船装备PHM系统的体系结构40

2.4.5 雷达装备PHM系统的体系结构41

第3章 PHM系统传感器应用技术43

3.1 监测对象选择技术43

3.1.1 监测对象选择需考虑的因素43

3.1.2 监测对象选择方法43

3.1.3 监测对象的类型50

3.2 状态特征参数选取技术51

3.2.1 装备故障特征及故障规律51

3.2.2 监测对象的故障模式57

3.2.3 监测对象状态特征参数选取62

3.3 状态监测传感器选择技术66

3.3.1 PHM系统对传感器的要求67

3.3.2 PHM系统常用传感器类型71

3.3.3 PHM系统监测传感器选择78

3.4 传感器优化配置技术80

3.4.1 传感器优化配置的复杂性分析80

3.4.2 传感器优化配置过程83

3.4.3 传感器优化配置的有效独立法84

3.4.4 传感器优化配置的符号定向图法87

3.4.5 传感器优化配置的粒子群算法88

3.4.6 传感器优化配置的混合蛙跳算法92

第4章 PHM系统数据处理技术97

4.1 数据清理技术97

4.1.1 缺失数据处理技术97

4.1.2 异常数据剔除技术100

4.1.3 数据无量纲处理技术105

4.2 数据分析技术107

4.2.1 描述性分析技术107

4.2.2 动态分析技术110

4.2.3 相关分析技术113

4.2.4 回归分析技术115

4.2.5 聚类分析技术118

4.2.6 数据平滑技术122

4.3 特征提取技术124

4.3.1 离散傅里叶变换124

4.3.2 离散小波变换124

4.3.3 卡洛南－洛伊变换125

4.3.4 主分量分析法126

4.3.5 Hadamard变换法128

4.3.6 BP神经网络法129

4.4 数据挖掘技术130

4.4.1 决策树算法130

4.4.2 人工神经网络算法133

4.4.3 粗糙集算法136

4.4.4 遗传算法138

第5章 装备健康状态评估技术143

5.1 装备健康状态评估概述143

5.1.1 装备健康状态的影响因素143

5.1.2 装备健康状态评估的特点144

5.1.3 装备健康状态评估常用方法144

5.2 装备健康状态分级技术145

5.2.1 健康状态分级原则145

5.2.2 健康状态等级划分方法146

5.2.3 健康状态等级描述146

5.3 基于FMECA的装备健康状态评估147

5.3.1 健康状态评估参数的选取147

5.3.2 健康装态评估的步骤147

5.3.3 健康状态评估实例分析149

5.4 基于测试数据的装备健康状态评估152

5.4.1 测试数据的归一化处理152

5.4.2 D-S证据合成规则153

5.4.3 健康状态指数的时间修正154

5.4.4 健康状态等级隶属度函数155

5.4.5 健康状态评估的步骤156

5.4.6 健康状态评估实例分析157

5.5 基于劣化度的装备健康状态评估159

5.5.1 劣化度及其计算方法159

5.5.2 健康状态评估模型160

5.5.3 健康状态评估过程160

5.5.4 健康状态评估实例分析162

第6章 装备故障预测技术166

6.1 装备故障预测技术概述166

6.1.1 装备故障预测的概念166

6.1.2 装备故障预测的内容167

6.1.3 装备故障预测的特点167

6.1.4 装备故障预测常用方法168

6.2 基于ARMA模型的装备故障预测171

6.2.1 ARMA模型分析171

6.2.2 故障预测的步骤172

6.2.3 故障预测实例分析176

6.3 基于改进GM（1，1）模型的装备故障预测178

6.3.1 传统的GM（1，1）模型178

6.3.2 GM（1，1）模型的灰色预测179

6.3.3 新陈代谢GM（1，1）模型179

6.3.4 故障预测实例分析180

6.4 基于遗传神经网络的装备故障预测182

6.4.1 遗传算法基本原理182

6.4.2 遗传神经网络原理183

6.4.3 故障预测性能评价指标184

6.4.4 故障预测实例分析185

第7章 装备状态维修决策技术187

7.1 装备状态维修决策概述187

7.1.1 状态维修决策的概念187

7.1.2 状态维修决策的内容188

7.1.3 状态维修决策的特点188

7.1.4 状态维修决策常用方法189

7.2 基于模糊多属性决策的装备维修行为决策190

7.2.1 模糊多属性决策基本原理190

7.2.2 模糊多属性决策方法191

7.2.3 模糊多属性决策步骤192

7.2.4 状态维修行为决策实例分析192

7.3 基于比例风险模型的装备维修时机预测194

7.3.1 威布尔比例风险模型194

7.3.2 威布尔比例风险维修决策模型197

7.3.3 状态维修时机决策实例分析198

7.4 基于实时可靠性评估的状态检测间隔决策199

7.4.1 实时可靠性评估原理200

7.4.2 状态检测间隔期决策模型200

7.4.3 状态检测间隔决策实例分析203

第8章 PHM系统验证与评估技术204

8.1 PHM系统验证与评估概述204

8.1.1 PHM系统设计阶段划分204

8.1.2 PHM系统设计流程分析205

8.1.3 PHM系统验证与评估常用方法206

8.2 PHM系统验证技术207

8.2.1 PHM系统验证框架208

8.2.2 PHM系统验证试验环境208

8.2.3 PHM系统验证指标体系212

8.3 PHM系统评估技术215

8.3.1 PHM系统使用效益评估215

8.3.2 PHM系统技术成熟度评估220

8.3.3 PHM系统研制风险评估225

8.4 PHM系统开发的标准体系230

8.4.1 国外PHM系统标准分析230

8.4.2 PHM系统标准体系构建原则235

8.4.3 PHM系统标准体系框架结构235

8.4.4 PHM系统研制工作指导236

参考文献237