第３１卷第２期 电子测量与仪器学报 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣ ＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴ ＡＮＤ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴＡＴＩＯＮ ｌｆ．３１，ｖ０．２ ・２０１７年２月 １６１・ ＤＯＩ：１０．１３３８２／ｊ．ｊｅｍｉ．２０１７．０２．００１ 军用飞机ＰＨＭ技术进展分析及问题研究球 景博徐光跃黄以锋焦晓璇西安梁威 （空军工程大学航空航天工程学院摘７１００３８） 要：在研究故障预测与健康管理（ＰＨＭ）技术体系构建、数据采集与运用、系统状态监测与故障预测、验证评估等发展现状的基 础上，结合新阶段装备ＰＨＭ工程应用现状，从装备测试性设计与验证、多源故障信息交互与管理、寿命预测与维修支持、验证评估 及标准制定等方面分析军用飞机ＰＨＭ技术面临的瓶颈问题，并指出应重点开展包括测试性试验技术、智能信息处理与融合技术、 航空装备与信息标准化管理技术、数据挖掘与平台构建技术等方面的研究，最后对我国ＰＨＭ技术的发展给出思考与建议。 关键词：ＰＨＭ；信息融合；数据挖掘；测试性；航空编码；云计算；超算平台；验证评估 中图分类号：ＴＰ２７７ 文献标识码：Ａ 国家标准学科分类代码：５９０．６０９９ Ｒｅｃｅｎｔ ａｄｖａｎｃｅｓ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｎｅｗ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ＰＨＭ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｍｉｌｉｔａｒｙ ａｉｒｃｒａｆｔ Ｊｉｎｇ Ｂｏ Ｘｕ Ｇｕａｎｇｙｕｅ Ｈｕａｎｇ Ｙｉｆｅｎｇ Ｊｉａｏ Ｘｉａｏｘｕａｎ Ｌｉａｎｇ Ｗｅｉ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ａｉｒ Ｆｏｒｃｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ ７ １００３８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｒｅｃｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｄａｔａ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ｓｙｓｔｅｍ ｓｔａｔｕｓ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ ｆａｕｌｔ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，ｖｅｒｉｉｆｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ＰＨＭ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｒｅ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ．Ｔｈｅｎ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ＰＨＭ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋｓ ｏｆ ｍｉｌｉｔａｒｙ ａｉｒｃｒａｆｔ ＰＨＭ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ａｓｐｅｃｔｓ ｏｆ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｔｅｓｔ ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｖｅｒｉｉｆｃａｔｉｏｎ，ｍｕｌｔｉ—ｓｏｕｒｃｅ ｆａｕｌｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｒｅｍａｉｎｉｎｇ ｓｅｒｖｉｃｅ ｌｉｆｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ａｖｉａｔｉｏｎ ｐａｒｔｓ，ｖｅｒｉｉｆｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ａｎｄ ｉｔ ｉｓ ｐｏｉｎｔｅｄ ｏｕｔ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｏｆ ｔｅｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｆｕｓｉｏｎ，ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｆ ａｖｉａｔｉｏｎ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ＳＯ ｏｎ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ． Ｆｉｎａｌｌｙ，ｓｏｍｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｄｅａｓ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｔｒｅｎｄｓ ｏｆ ｄｏｍｅｓｔｉｃ ＰＨＭ ａｒｅ ｇｉｖｅｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｈｅａｌｔｈ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｆｕｓｉｏｎ；ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ；ｔｅｓｔａｂｉｌｉｔｙ；ａｖｉａｔｉｏｎ ｃｏｄｅ；ｃｌｏｕｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ；ｓｕｐｅｒ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｐｌａｔｆｏｒｍ；ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ 和重大设施寿命预测技术是提高运行可靠性、安全性、可 １ 引 言 维护性的关键技术。 ＰＨＭ技术能够通过即时监测来获取系统的技术状 随着战场时空的急剧压缩，装备先进性、复杂性大大 提高，故障预测与健康管理（ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｈｅａｌｔｈ 况，预测功能性故障并作必要的预防维修，从而缩短维修 时间，降低飞机全寿命周期维护保障费用，提高系统的可 靠性和安全性，能够为未来战机实现快速、准确的维修保 障提供有力支撑 。近年来，国内外科研机构都致力于 ＰＨＭ相关理论及关键技术的研究，取得大量成果，使得 ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＰＨＭ）技术已成为支撑装备实现高效保障、 自主健康管理的关键技术ｎ 。我国《国家中长期科学和 技术发展规划纲要（２００６—２０２０）》明确指出，重大产品 收稿Ｅｔ期：２０１６—１ １ Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｄａｔｅ：２０１６ １ １ 基金项目：航空科学基金（２０１４２８６０２２）资助项目 ・ｌ６２・ 电子测量与仪器学报 第３１卷 ＰＨＭ技术的发展进入了新的阶段。然而，现有的数据获 取、处理与传输能力、故障诊断与预测能力、信息管理及 利用能力、保障资源调度能力制约了军用飞机ＰＨＭ技术 断部件或系统完成其功能的状态，确定部件正常工作 的时间长度；２）健康管理，即根据诊断、预测信息、可用 资源和使用需求对维修活动做出适当决策。ＰＨＭ系统 的优势包括：故障诊断自动化程度高，准确性、时效性 的发展和应用。分析梳理军用飞机ＰＨＭ技术的发展瓶 颈，在核心技术方面寻求突破，能够推动我国在ＰＨＭ技术 研究及军用飞机维修保障能力建设方面获得跨越式发展。 本文综述了ＰＨＭ技术研究内容及发展现状，并结合 装备ＰＨＭ系统实际工程应用，分析梳理了军用飞机 ＰＨＭ技术发展及应用过程所面临的瓶颈问题，并给出了 研究思考和发展建议。 一好；能够实现故障预测，降低维修成本，提高装备实时 可靠性等。 ２．２ ＰＨＭ研究内容及进展 ＰＨＭ技术不仅是一种先进的测试、维修技术，更是 种全面的故障诊断、故障隔离、故障预测及状态管理技 歼击机ＰＨＭ系统等，系统结构如图１、２所示。军用飞机 术。其在先进军用飞机上的应用有直升机ＨＵＭＳ系统， ２ ＰＨＭ技术内涵及发展现状 ２．１ ＰＨＭ技术内涵 ＰＨＭ系统通常由两大部分组成，即数据采集与传输部 分、健康监控与故障预测部分，如图３所示。其研究内容 主要包括以下几个方面。 …一…一…………………………一…、 ＰＨＭ技术，包括两层含义：１）故障预测，即预先诊 一…一图１先进直升机ＨＵＭＳ系统结构 Ｆｉｇ．１ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ａｄｖａｎｃｅｄ ｈｅｌｉｃｏｐｔｅｒ ＨＵＭＳ ｓｙｓｔｅｍ 一…一……一 ’芋一二＿蕾 机Ｊ：Ｐ加订系统 ｒ ～ 地面一系统 采集与处部件状念信息Ｉ １分系统状态信息 实 器］垫塑厂ｒ 四厂—世巨 传感器系统 一、ｉ 健康监控与故障预测系统 ｆｌ预测１方法 健 康 状 态 健康 状态 ｆ状念信１息远程Ｉ 理模块Ｉ故Ｉ采集与处理模块 丕塑 匝区 区 圈巫圃亘圈 型 Ｊ『ｉ 口圃萄面 匦 孺两殛贾 甄 噩］ ｊ 二：：：：：：：：：二 厦 —— ．’畦煎推理 报告 赣 据仓库儿应系统Ｊ【理系统儿理系统 ｆ 维修规划模块 １ Ｉ数据Ｊ 分 预测 析 决策 雁 ：：：：：：：：：：： 信号采集与处理系统 故 支持 态远程ｌ 数据 再现 诊 断 预 蔼嘲堡 ．Ｉ 竺ｌ 套售量 ｆ嚣ｆ— 状 五’ 数据ｌ 瞳 ；医 翌 圜 Ｉ一一一 一一一一一．一：＝ 一一一一一一一一一一、 与 存储 打印 鬣 ｌ息处理方式０ —卫 Ｌ一 誉 笞箍蕃 ． 耋 些鎏堡 垫 一 Ｉ维修人员＋设备：具体维修工作、 Ｉ Ｉ 资料的记录 Ｊ ！数据传输系统 测 ０ Ｉ时数据 ｉ 圃匡 图３军用飞机ＰＨＭ系统 Ｌ 图２先进歼击机ＰＨＭ系统工作流程 ｉｇ．２ ＷｏｒｋｆＦｌｏｗ ｃｈａｒｔ ｏｆ ａｄｖａｎｃｅｄ ｆｉｇｈｔｅｒ ＰＨＭ ｓｙｓｔｅｍ Ｆｉｇ．３ Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｍｉｌｉｔａｒｙ ａｉｒｃｒａｆｔ ＰＨＭ ｓｙｓｔｅｍ 想、组成要素、应用技术和方法。设计合理的ＰＨＭ体系 ２．２．１ ＰＨＭ体系构建 ＰＨＭ体系构建的研究内容包括ＰＨＭ系统的设计思 结构，能够将各分系统有效联合，为整个系统功能实现提 供支撑。并且，ＰＨＭ体系结构设计也能帮助研发人员明 第２期 军用飞机ＰＨＭ技术进展分析及问题研究 ・１６３・ 确系统整体情况，为ＰＨＭ系统的搭建与建模提供理论 支撑。 在数据传输技术研究方面，Ｋｒｏｃｕｌｉｃｋ等人 以增强 型基于状态维修（ＣＢＭ＋）的数据传输方式为研究对象， 总结了端到端通信架构发展的瓶颈问题，并给出解决方 案；Ｔａｍｂｅ等人 重点介绍了基于分布式体系结构的数 据分发服务（ＤＤＳ）的航空电子传感器健康评估的方法与 步骤，并进行了实例验证。 在飞机ＰＨＭ整体结构理论研究方面，Ｚｈａｎｇ等人 以Ｆ一１０为研究对象，设计实现ＰＨＭ系统功能的体系架 构，详细论述８个组成子系统；Ｗａｎｇ等人 给出了基于 空地一体化管理的大飞机ＰＨＭ的原型系统结构及软硬 件设计方案，讨论了未来大飞机ＰＨＭ系统研制面临的主 ２．２．４数据预处理、状态监测、健康评估、故障预测及推 理决策 要问题；景博等人 详细论述了实现ＰＨＭ功能的信息物 理融合系统（ＣＰＳ）架构，分析了ＣＰＳ在工业领域及航空 航天领域的应用现状及瓶颈问题。对于特定系统的研 究，Ａｚａｍ等人 给出了机电作动系统的ＰＨＭ架构，并搭 建机电作动系统测试及验证平台，以实现脱机故障检测 与鉴定、故障根源诊断、部件退化状态识别及退化趋势预 测等功能；邓森等人 依据航空电子系统的故障模式与 机理，结合测试性设计分析理论，提出了一种基于测试性 的电子系统综合诊断与故障预测系统架构。为研究数据 对ＰＨＭ系统构建的影响，Ｄｉ等人＿９ 提出了基于数据仓 库的ＰＨＭ架构，将数据管理技术与ＭＩＭＯＳＡ（ｍａｃｈｉｎｅｒｙ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｐｅｎ ｓｙｓｔｅｍｓ ａｌｌｉａｎｃｅ）技术相结 合，通过存储信息处理、在线数据分析、数据挖掘过程，实 现系统健康状态的有效评估，从而提供良好的决策支持； Ｔａｎ等人 开发了基于可测性设计的ＰＨＭ系统架构，分 析了测试数据对系统功能实现的影响，给出了测试性建 模的新方法，并在组件级对故障进行诊断和分析。 ２．２．２数据采集与传感器应用 合理构建采集系统，获取表征部件状态的参数，是 ＰＨＭ系统工作的数据基础，更是实现装备ＰＨＭ的第一 步。其中，传感器技术的应用最为关键，它将直接影响 ＰＨＭ系统的运行结果。目前关于传感器技术的研究主 要有两个方面：１）对单个传感器技术的革新，包括监测性 能的提升、环境适用性的增强、尺寸的缩小及能耗的降低 等；２）优化传感器网络布局，以提高传感器的计算协作能 力和健壮性。 在数据采集系统构建方面，Ｖｏｈｎｏｕｔ等人口 指出先 进传感器技术与智能推理算法是监测机电系统累积疲劳 损伤的核心技术，分析说明将微电子机械系统数据记录 器安装于关键系统，对提高数据保真度，支撑ＰＨＭ技术 的实现具有重要作用。在传感器应用技术研究方面，Ｈｕ 等人 综述了ＰＨＭ技术的基本原理及其在装备维修保 障中的地位及作用，着重强调了传感器技术在ＰＨＭ系统 中的关键地位。 ２．２．３数据传输 传感器采集到的数据信息需要通过一定的方式传输 到ＰＨＭ系统中的其他部分。目前主要有两种传输方式， 即有线传输和无线传输，数据信息通过传输设备、介质， 按照通信标准、网络协议进行发送与接收。 对原始数据进行预处理，使数据格式满足后继处理 的要求，同时也便于传输的存储，其过程一般包括数模转 换、去噪、滤波、压缩、信号自相关等。状态监测、健康评 估、故障预测和推理决策是ＰＨＭ系统的核心部分，在某 种意义上它们都是一种推理过程，在构建ＰＨＭ系统时往 往要根据系统的实际情况采用一种或多种技术和方法。 状态监测和健康评估方法除了简单的阈值判断，还包括 基于数据、基于模型、基于经验的推理算法。故障预测和 推理决策是指综合利用各种数据信息，如监测参数、使用 状况、当前的环境和工作条件、早先的试验数据、历史经 验等，并借助各种推理技术，如数学物理模型、人工智能 等，评估部件或系统的剩余使用寿命，预计其未来的健康 状态，并结合技术人员技术水平、备件状况等实际保障能 力，制定科学的维修决策。 数据预处理、状态监测、健康评估、故障预测和推理 决策方面的研究主要包括信号处理方法、诊断预测及推 理决策算法、模型的改进与创新。Ｂｅｃｈｈｏｅｆｅｒ等人 介 绍了嵌入式ＰＨＭ技术常用的分析算法，主要有时间同步 平均法（ＴＳＡ）、快速傅里叶变换法（ＦＦＴ）和轴承包络分 析法（ＢＥＡ），并分析了每种算法的适用范围；ｗｕ等人“ｂ＿ 提出了基于剩余寿命预测信息的人工神经网络优化算 法，该方法能够有效找到对应于最低维护成本的最佳故 障概率阈值；李梦妍等人 运用灰色模型和进化神经网 络对装备性能参数预测展开研究，以某型雷达为实验对 象，验证了组合预测模型的精度和泛化能力。孙强等 人 综述了基于不确定性的故障预测方法的关键问题， 依据不确定性特点将故障预测方法分为基于随机性、模 糊性、灰性及混合不确定性４类，重点探讨了基于区间不 确定性的故障预测方法的可行性。Ｓｉｄｄｉｑｕｉ等人 提出 了一种对飞机部件进行实时频率估计进化傅里叶变换算 法，该方法能够估计频率初值，有效提取参考系，减少计 算量，且具备较高精确度；Ｗａｔｓｏｎ等人 。。建立了发动机 机电作动器（ＥＭＡ）的物理分析模型，搭建了实物仿真平 台，并运用ＬＤＡ、ＱＤＡ和ＳＶＭ等系统级推理分类技术， 隔离了严重故障模式。 ２．２．５验证评估 验证评估作为ＰＨＭ的重要环节，是决定ＰＩ－ＩＭ系统 能否有效运行的基础，对于提高ＰＨＭ系统的成熟度，进 ・１６４－ 电子测量与仪器学报 第３１卷 而提高武器装备的固有可靠性和使用安全性，以及降低 外场验证，时间短、样本少，难以充分暴露各种故障模式， 系统的全寿命周期费用具有重要意义。 不得不大量依赖经验和外部设备进行故障诊断和隔离， 关于ＰＨＭ验证评估的研究，Ｈｏｕ等人 提出一种 增加了保障时间。而且，自动测试设备对故障的检测和 对ＰＨＭ系统的诊断及预测能力进行全面验证的方法，包 隔离能力较弱，故障检测率、隔离率及虚警率的评估值都 含５个步骤：参数选择、示例数据库构建、样本处理、综合 未能达到规定要求。与此同时，受产品技术条件、进度和 验证、结果评估；Ｙａｎｇ等人 针对ＰＨＭ系统的功能设计 费用等因素的，难以对发现的所有测试性缺陷进行 进行验证，建立了面向应用的指标系统模型，并通过层次 有效的改进，综合导致实际装备的测试性水平低于要求 分析法和模糊综合评价法衡量ＰＨＭ系统性能指标。彭 值。因此，需要在装备研制过程中提高产品的测试性 宇等人 从数据驱动方法的适应性、算法或模型选择的 水平。 研究及算法运行的实际性能对ＰＨＭ验证与评估的发展 在产品设计与研制、验收与定型过程中，开展科学有 现状进行综述。 效的测试性验证试验和综合评价对发现测试性设计缺 陷，实现测试性增长，判定产品测试性指标，提供科学评 ３军用飞机ＰＨＭ问题研究 价依据具有重要意义。产品的测试性验证，包括选择试 验用例、故障注入、试验产品的检测与监控、形成试验报 装备作战需求推动了军用飞机ＰＨＭ技术的飞速发 告与结论，具体实施过程如图４所示，主控计算机中装有 展，新理念、新技术、新架构为ＰＨＭ技术的应用提供新的 控制软件、监控软件及评估软件等，完成信息的处理与整 支撑，其发展进入到新的阶段。然而，受当前ＰＨＭ核心 个系统功能的实现。 技术研究及装备维修保障能力发展的，军用飞机 指令输入 系统配置 ＰＨＭ技术的发展与应用仍存在大量瓶颈问题，主要体现 在以下方面。 处理结果输出 ３．１ 装备测试性设计与验证 故障注入１ ．．．．． ＴＴ．…… 参数设置Ｉ 篓 Ｉ１ 装备ＰＨＭ系统的建立离不开可测性技术的支持。 可测性（Ｔｅｓｔａｂｉｌｉｔｙ）也称测试性，是系统或设备能及时并 准确确定其状态（工作、不工作或性能下降）并隔离内部 故障注入设备…故 … 测试单元 故障的一种设计特性。采用测试性设计技术对装备产品 设计原型进行虚拟测试和验证评估，能够排除可能的设 计缺陷并提高测试性指标。而且，测试性技术还可以缩 短装备产品研制、试验和评价的周期，降低产品的研制费 完整的测试性试验系统应当集成测试性评估软件、 用，提高产品的可用性指标。 故障注入器、监控设备、测试设备等，整个技术体系结构 目前，测试性试验与验证工作大多仅靠定型阶段的 如图５所示。 图５测试性验证与评估平台的技术体系结构 Ｆｉｇ．５ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｒｃｈｉｔｅｃｈｕｒｅ ｏｆ ｔｅｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｐｌａｔｆｏｒｍ ３．２多源故障信息获取 维修保障历史数据、故障知识库等。ＰＨＭ系统的故障诊 军用飞机ＰＨＭ数据源包括机载部件状态实时信息、 断、推理决策要综合利用多源信息，实现数据的融合 第２期 利用。 军用飞机ＰＨＭ技术进展分析及问题研究 ・１６５・ 数据的格式统一、表示规范是信息高速交换、有效提 取、高效处理的前提。信息编码技术在社会各行业信息 管理工程中得到广泛应用，军用飞机航空部件及故障信 息管理可以利用编码技术，实现信息记录标准化、状态信 息电子化、故障信息通用化。这样不仅便于装机成品与 军用飞机机载部件状态数据的获取面临的瓶颈问题 主要体现在传感器技术方面：１）机载传感器本身性能达 不到信息准确感知的要求，对于一般系统而言，传感器自 身存在偏差和漂移，造成监测精度降低，并且，当前一些 机械系统的物理量还无法直接测得 ；２）机载传感器布 局比较落后，传统有线传感器网络布线和维护成本较高， 无线传感器网络（ＷＳＮｓ）推动了ＰＨＭ技术的工程化应 用，但传感器数量与良好的检测能力的矛盾难以解决，存 软件基本信息与故障信息的存储、查询、修改与显示，而 且有利于各专业机务人员快速掌握故障要素，利于排故 同时可对其全寿命周期内的健康状态进行监控与跟踪， 实时记录产品的使用、维护、送修情况，最终达到对数据 在网络拓扑及布局困难的问题。历史数据及故障知识库 等信息的获取与综合利用的困难主要体现在数据记录格 式及标准不统一，综合处理系统匮乏，信息融合利用困难 等方面。 多源信息获取研究是一个逐步深入的过程，其未来 发展方向主要包括如下两点。 １）具备“海计算”能力的智能传感器。未来传感器 应当将各种数据挖掘智能算法融人微处理器中，同时加 强智能传感器间的信息交互，实现基础信息的融合处理， 在传感器层就完成初步的协同感知与判断决策。 ２）信息融合技术。ＰＨＭ推理预测系统最终实现必 然要综合来自对象系统多源信息，要把这些信息融合成 有用的、有关系统健康的知识。 ３．３维修保障信息交互 装备ＰＨＭ技术的应用依赖于数据信息的交互及运 用，其准确性及传递效率直接决定ＰＨＭ技术的性能。当 前，飞机信息处理系统中存储了大量的部件状态数据、诊 断信息及故障预测信息，但在实际应用中，机上ＰＨＭ系 统、地面ＰＨＭ系统、保障信息系统、维修决策系统、备件 管理系统缺乏实时的信息交互。一方面，无法形成密集 的知识管理体系，基于故障库和知识库的自动故障诊断 与预测能力较弱；另一方面，难以将飞机实时状态与后勤 保障状态相关联，实现“视情维修”。另外，军用信息传 输网络建设落后，飞机与地面基站、基站与基站之间信息 传递速度慢、延时严重、失真程度高，综合导致战机、维修 保障中心、航材仓储未实现一体化，保障反应迟缓。 维修保障信息交互能力的建设，首先要对信息的格 式进行规范，这是实现信息交互、有效管理的前提；其次， 要加强信息处理系统的性能，以及提高系统准确性、实时 性；最重要的是要加强信息传输基础设施的建设。 ３．４航空部件及故障信息管理 当前的军用飞机机载部件及配套保障设备唯一性辨 识能力的建设还不完善，难以对单个部件进行全寿命周 期的状态跟踪，无法形成科学的管理体系。而且，故障信 息大多记录于文本，信息描述包含文本、数字、符号等，主 观性较强，没有统一的规范，阻碍了信息的梳理分析。 库中存储的故障数据进行分析与挖掘，实现产品数据的 趋势预测、故障预警与剩余使用寿命预测的目标。航空 部件及故障信息编码与管理研究包含三个方面。 １）编码字典建立：制定部附件唯一性编码字典：可以 依据机载部件、维修保障设备的承制单位、物品码、序号、 零组件信息生成能够确定部附件唯一性的编码。故障编 码的制定：对故障数据进行故障模式分类、标准化表示， 将工作单元编码和故障模式编码进行组合，对部件故障 进行精确描述。 ２）信息识别系统构建：信息识别系统旨在对规范编 码信息进行快速提取、输出与自动化识别，是连接信息与 处理系统的桥梁。受射频识别技术发展，当前我国 可以重点研究条码技术在机载部附件及配套维修设备管 理中的应用。 ３）信息管理系统构建：构建信息管理系统，就可根据 部附件的唯一编码，完成试飞阶段、服役阶段以及维修阶 段等多个部件的信息采集与分析，有效规范、更新及维护 故障代码，构建飞机全寿命信息数据库，实现对所有机载 部附件、机件故障、机件维修、单一机件使用全过程技术 指标等全寿命数据管理。 ３．５航空数据挖掘及平台构建 航空数据规模庞大，复杂度高，价值密度低，具备“大 数据”特点 ，对其实现有效挖掘的难点如下。 １）数据挖掘方法 基于纯数据驱动的数据挖掘方法：存在部分故障模 式无法区分，故障演化过程难以描述的情况，而且在缺乏 故障失效知识体系的情况下，难以对剩余寿命进行预测。 基于模型的方法：对复杂部件或系统难以适用，而且，针 对非线性动态系统，传统模型难以直接对其系统内部各 因素、内部与外部关联机理进行准确描述。基于知识经 验的方法：对复杂系统而言，运行机理复杂，参数、结构随 时可变，故障预测推理结果会存在大量不确定性，与此同 时，其受不确定性（信号干扰、野值点影响、参数时变、采 样数据丢失等）影响较大。 对于数据挖掘理论的研究，融合方法是必然趋势，从 上面分析可以看出，单一方法的精确性得不到保障，多种 算法、多种方法结合的融合诊断、预测方法是必然趋势。 ・１６６・ 电子测量与仪器学报 第３１卷 ２）数据挖掘平台 民航领域对航空数据管理与应用系统的研究较为超 前，且大多集中于通用性平台建设。而对于军用飞机，系 统状态信息包含测试、试验与监测数据，呈现多源性、异 构性特点，体量巨大，价值密度低。军用飞机数据挖掘系 统的研究，一方面，可以构建具备云计算功能的信息处理 系统用于航空数据的存储、管理、挖掘与应用，其功能结 构设计如图６所示。 ６ ＰＨＭ云平台功能结构 Ｆｉｇ．６ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ＰＨＭ ｃｌｏｕｄ ｐｌａｔｆｏｒｍ 另一方面，对于便携程度、低能耗、高运算能力要求 理运算加速器，开发一种面向ＰＨＭ的高性能嵌入式超算 平台，为工程应用提供数据采集、挖掘、仿真、决策的一体 较高的系统，则可以参考雷元武等人 及钱莹晶等人 研制的计算加速器，结合军用飞机ＰＨＭ架构，以协处理 加速计算技术为核心，ＤＳＰ＋ＦＰＧＡ加速计算卡作为协处 化解决方案，提高ＰＨＭ系统的技术成熟度。军用飞机 ＰＨＭ超箅平台的体系架构如图７所示。 图７ ＰＨＭ超算平台体系架构 Ｆｉｇ。７ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｏｆ ＰＨＭ ｓｕｐｅｒ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｐｌａｔｔｂｒｍ 第２期 ３．６维修策略制定 军用飞机ＰＨＭ技术进展分析及问题研究 ・１６７・ 基于分析的方法、基于仿真的方法和基于试验的方法。 基于分析的验证评估方法主要针对难以进行仿真和试验 的复杂系统，但却由于缺少模型和实物验证，其准确性和 军用飞机ＰＨＭ理论与技术发展的最终目的是提高 维修保障能力建设，而当前的ＰＨＭ理论与技术创新大多 基于理论分析、仿真评估、试验验证，与军用飞机维修保 可信度较低，不确定性较高；基于仿真的验证评估方法能 障的实际情况结合不够紧密，导致装备ＰＨＭ实际运用存 在瓶颈，维修策略制定不科学，无法实现真正意义上的 “视情维修”。 在实际的维修过程中，更为普遍的是维修不完全的 情况 。当前维修决策制定与评估只考虑“修复如新”， 并没有考虑“中间状态维修”和多次维修过程中部件的 退化情况。而且，现役飞机的维修方式基本以换件为主， 对于空间位置相对简单的故障件，只需进行拆卸、换件， 但若故障件空间位置相对复杂，直接对其所属模块进行 拆装则会出现以下问题：其他被拆部件可靠性会受到影 响；模块中其他部件出现问题时，进行重复拆装会造成不 必要的资源消耗。总的来说，就是没有综合考虑各部件 状态健康状态的参数阈值和机会维修策略额度的使用， 这些都对维修策略制定提出了更高的要求。 与此同时，ＰＨＭ技术的使用也会反作用于装备ＰＨＭ 的发展。大量ＰＨＭ技术的应用，会导致故障数据减少， 基于大量数据处理及知识融合的ＰＨＭ方法不再适用。 基于小子样数据的装备ＰＨＭ技术已得到初步发展，但其 推理决策模型通常假设系统状态已知，且用简单的整数 表示，这样虽简化了模型的形式和求解过程，却造成了信 息的丢失，导致装备ＰＨＭ功能实现困难；对于复杂装备 系统，一方面，系统中各部件的关联、部件关键程度的确 定较为困难；另一方面，对于可能发生突发或劣化失效的 部件，还难以对部件的关联性及经济性综合考虑，无法采 取针对性的维修方式。 这就要求军用飞机ＰＨＭ系统应用前，在理论分析、 仿真评估过程中要综合考虑装备与环境因素，使结果更 贴近于实际，通过大量的试验进行验证，包括系统测试床 的实验验证、半实物／实物仿真验证等。还应当综合考虑 各种不确定性因素对系统功能实现的影响。而且，随着 ＰＨＭ技术的应用，要及时更新相关信息数据，采取科学 有效的针对性维修方式。 总而言之，航空维修策略的制定，要以ＰＨＭ系统运 行结果为依据，综合考略包括故障严重性、故障对系统的 影响程度、航空机件装配情况、后勤备件现状、维修保障 能力（包括维修保障人员技术能力、配套保障设施配备情 况等）建设现状、任务需求等，开展真正符合当前装备 “实情”的“视情维修”。 ３．７验证评估 为了检验ＰＨＭ的性能是否达到预期需求，必须对 ＰＨＭ系统进行验证评估。ＰＨＭ验证评估方法 包括： 够通过经验数据不断修正仿真模型，提高故障定位和诊 断的效率和准确度，但仿真的方法难以综合考虑ＰＨＭ系 统的实际运行环境和各种条件；试验验证最能反映 ＰＨＭ的实际使用情况，但实现难度较大，成本较高。 除此之外，ＰＨＭ验证评估的瓶颈还体现在以下两个 方面：１）现有的ＰＨＭ方法大多针对特定系统，对系统退 化机理与故障模式依赖程度较高，通用的验证评估方法 和标准难以确立；２）ＰＨＭ技术的大量使用造成故障模式 样本和故障验证环境缺乏，无法通过现实环境和条件对 故障模式进行分析和验证。 对机载ＰＨＭ系统的验证评估技术的研究，需重点关 注以下方面。 １）ＰＨＭ系统体系结构及能力研究：了解ＰＨＭ系统 的体系结构，分析ＰＨＭ系统的性能及能力，这是一切验 证评估的基础。 ２）ＰＨＭ系统验证技术与方法研究：包括ＰＨＭ验证 与确认体系结构研究、ＰＨＭ系统度量指标体系研究、 ＰＨＭ系统评估方法研究及ＰＨＭ系统验证方法研究等。 ３）系统故障诊断及预测模型的验证：包括飞机关键 系统失效机理研究、基于失效物理的关键系统失效分析 模型研究、关键系统失效特征参量分析与确定、关键系统 健康评估与故障预测技术与试飞验证等。 ３．８标准制定 制定ＰＨＭ相关标准，能够提高互操作性，从而减少 成本，最大程度地避免重复性工作。现今，ＰＨＭ的标准 化问题已经成为制约ＰＨＭ技术应用的主要瓶颈。国外 在ＰＨＭ子系统和关键技术的标准制定方面已经取得了 一些成果 。国内研究还处于跟踪探索阶段，故障数据 的获取处理不够完善，没有形成成熟的部件状态知识体 系，而且工程经验较为缺乏，直接阻碍ＰＨＭ标准的起草 和制定。 飞机ＰＨＭ标准的研究内容及注意事项主要包括：构 建系统的ＰＨＭ标准，要从技术内涵、设计流程、信息流程 和物理结构上充分考虑ＰＨＭ系统的内涵和外延；特定装 备ＰＨＭ标准的制定，应与型号制定同时开展，形成系统 分层逐步递进式ＰＨＭ标准设计和性能规范；使用方应当 参与ＰＨＭ标准的制定与验证，结合ＰＨＭ系统的直接使 用情况，对ＰＨＭ系统的标准制定提供相关指导。 ４思考及展望 ＰＨＭ技术能够支撑未来战机实现高效、准确的维修 ・１６８・ 电子测量与仪器学报 第３ｌ卷 保障，其应用受到国内外国防科研机构、学术研究机构、 基层保障单位的广泛关注。本文以军用飞机ＰＨＭ技术 为对象，综述了ＰＨＭ的主要研究内容及最新进展，着重 分析新阶段军用飞机ＰＨＭ技术在装备测试与验证、多源 信息获取、信息交互、航空部件及故障信息管理、数据 挖掘及平台构建、维修策略制定、验证评估及标准化制 定过程中的发展及应用瓶颈，并给出了研究思路及发 展建议，以期对我国飞机ＰＨＭ技术发展起到一定借鉴 作用。 未来ＰＨＭ技术发展将逐步向智能化、网络化、综合 化和标准化的方向发展。我国ＰＨＭ技术的发展，应当充 分借鉴国外研究成果，并立足自主创新，同时抓好ＰＨＭ 技术理论研究、技术革新、基础设施建设、人才软实力培 养等方面工作，形成具有我国特色的、面向未来新一代装 备的的ＰＨＭ技术体系。 参考文献 ［１］ＴＳＵＩ Ｋ Ｌ，ＣＨＥＮ Ｎ，ＺＨＯＵ Ｑ，ｅｔ ａ１．Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｈｅａｌｔｈ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ： Ａ ｒｅｖｉｅｗ ｏｎ ｄａｔａ ｄｒｉｖｅｎ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ［Ｊ］．Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｉｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２０１５，ＤＯＩ：１０．１ １５５／２０１５／７９３１６１． ［２］ ＥＳＴＥＶＥＳ Ｍ Ａ Ｍ，ＮＵＮＥＳ Ｅ Ｐ．Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ｈｅａｌｔｈ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ：Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ ｉｎ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ［Ｃ］．Ｓａｆｅｔｙ ａｎｄ Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｅｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ，２０１５：２４２３－２４３ １． ［３］ＹＡＮＧ Ｌ，ＷＡＮＧ Ｊ，ＺＨＡＮＧ Ｇ．Ａｖｉａｔｉｏｎ ＰＨＭ ｓｙｓｔｅｍ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＰＨＭ ｂｉｇ ｄａｔａ ｃｅｎｔｅｒ［Ｃ］． Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｈｅａｌｔｈ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（ＩＣＰＨＭ），ＩＥＥＥ，２０１６：１—５． ［４］ＺＨＡＮＧ Ａ，ＣＵＩ Ｌ，ＺＨＡＮＧ Ｐ．Ａｄｖａｎｃｅｄ ｍｉｌｉｔａｒｙ ａｉｒｃｒｆａｔ ｏｆ ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ—ｂａｓｅｄ Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ［Ｃ］． ２０１３ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ（ＩＴＡ），ＩＥＥＥ，２０１３：４６２－４６５． ［５］ＷＡＮＧ Ｊ，ＺＨＵ ＥＮ，ＬＶ Ｚ，ｅｔ ａ１．Ｓｔｕｄｙ ａｎｄ ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｌａｒｇｅ ａｉｒｃｒａｆｔ ｓ ＰＨＭ［Ｃ］．１ｌｔｈ Ｗｏｒｌｄ Ｃｏｎｇｒｅｓｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ （ＷＣＩＣＡ），ＩＥＥＥ，２０１４：３７３５—３７４０． ［６］ 景博，周伟，黄以锋，等．信息物理融合系统及其应 用［Ｊ］．空军工程大学学报：自然科学版，２０１４， ｌ５（２）：１—６． ＪＩＮＧ Ｂ，ＺＨＯＵ Ｗ，ＨＵＡＮＧ Ｙ Ｆ，ｅｔ ａ１．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｃｙｂｅｒ—ｐｈｙｓｉｃａｌ ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｉｒ Ｆｏｒｃｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ：Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ，２０１４，１５（２）：１－６． ［７］ＡＺＡＭ Ｍ，ＧＨＯＳＨＡＬ Ｓ，ＢＥＬＬ Ｊ，ｅｔ ａ１．Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｈｅａｌｔｈ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（ＰＨＭ）ｏｆ ｅｌｅｃｔｒｏ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ａｃｔｕａｔｉｏｎ （ＥＭＡ） ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ ｎｅｘｔ—ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ａｉｒｃｒａｆｔ『Ｃ１．ＡＩＡＡ Ｉｎｆｏｔｅｃｈ＠Ａｅｒｏｓｐａｃｅ（Ｉ＠Ａ） Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，２０１３． ［８］ 邓森，景博．基于测试性的电子系统综合诊断与故障 预测方法综述［Ｊ］．控制与决策，２０１３，２８（５）： ６４１—６４９． ＤＥＮＧ Ｓ，ＪＩＮＧ Ｂ．Ｓｕｍｍａｒｙ ｏｆ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｅｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ，２０１３，２８（５）： ６４１．６４９． ［９］ ＤＩ Ｊ．ＧＡＯ Ｚ．ＺＨＡＮＧ Ｌ．ＰＨＭ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｄｅｓｉｇｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄａｔａ ｗａｒｅｈｏｕｓｅ［Ｃ］．ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ Ｈｅａｌｔｈ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（ＰＨＭ），２０１２：１－５． ［１０］ ＴＡＮ Ｘ，ＱＩＵ Ｊ，ＬＩＵ Ｇ，ｅｔ ａ１．Ａ ｎｏｖｅｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ｏｆ ｔｅｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ＰＨＭ ｓｙｓｔｅｍｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆａｉｌｕｒｅ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ［Ｊ］．Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ，２０１３，２６（３）：７６６－７７６． ［１１］ ＶＯＨＮＯＵＴ Ｓ，ＥＮＧＥＬＭＡＮ Ｍ，ＥＮＩＫＯＶ Ｅ．Ｍｉｎｉａｔｕｒｅ ＭＥＭＳ—ｂａｓｅｄ ｄａｔａ ｒｅｃｏｒｄｅｒ ｆｏｒ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｈｅａｌｔｈ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ （ＰＨＭ） ［Ｊ］． Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ ＆ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｍａｇａｚｉｎｅ，ＩＥＥＥ，２０１ １，１４（４）：１８－２６． ［１２］ ＨＵ Ｎ，ＺＨＯＮＧ Ｊ，ＨＥ Ｒ，ｅｔ ａ１．Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ａｐｐｌｙｉｎｇ ＰＨＭ ｉｎ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ［Ｃ］． Ｉｎｔｅｎｒａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｑｕａｌｉｔｙ，Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ，Ｒｉｓｋ，Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ， ａｎｄ Ｓａｆｅｔｙ Ｅｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ（ＱＲ２ＭＳＥ），２０１３． ［１３］ ＫＲＯＣＵＬＩＣＫ Ｊ． Ａｎ ｅｎｄ—ｔｏ．ｅｎｄ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｏｆｒ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ—ｂａｓｅｄ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｃ］．Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ｐｈｏｔｏ—Ｏｐｔｉｃａｌ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ（ＳＰＩＥ）Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｅｒｉｅｓ，２０１４：２２９－２３４． ［１４］ ＴＡＭＢＥ Ｓ Ｕ． Ａｎ ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｆｏｒ ａｖｉｏｎｉｃｓ ｓｅｎｓｏｒ ｈｅａｌｔｈ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｕｓｉｎｇ ｄａｔａ ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ ｓｅｒｖｉｃｅ［Ｃ］．ＡＩＡＡ Ｉｆｎｏｔｅｃｈ＠Ａｅｒｏｓｐａｃｅ，２０１３． ［１５］ ＢＥＣＨＨＯＥＦＥＲ Ｅ，ＦＡＮＧ Ａ．Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ＰＨＭ［Ｃ］．ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｈｅａｌｔｈ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（ＰＨＭ），２０１２：１—８． ［１６］ ＷＵ Ｂ，ＴＩＡＮ Ｚ， ＣＨＥＮ Ｍ． Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ—ｂａｓｅｄ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ—ｂａｓｅｄ ｈｅｌａｔｈ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｉｎｔｅｎｒａｔｉｏｎａｌ，２０１３，２９（８）：１１５１—１１６３． ［１７］ 李梦妍，于文震．基于改进小波神经网络和灰色模型 的装备性能参数预测［Ｊ］．电子测量技术，２０１６， ３９（３）：１８－２２． ＬＩ Ｍ Ｙ．ＹＵ Ｗ ＺＨ．Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｗａｖｅｌｅｔ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎｄ ｇｒｅｙ ｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１６，３９（３）：１８—２２． ［１８］ 孙强，岳继光．基于不确定性的故障预测方法综 述［Ｊ］．控制与决策，２０１４，２９（５）：７６９－７７８． ＳＵＮ Ｑ．ＹＵＥ Ｊ Ｇ．Ｒｅｖｉｅｗ ｏｎ ｆａｕｌｔ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｍｅｔｈｏｄｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ［Ｊ］．Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ，２０１４， 第２期 军用飞机ＰＨＭ技术进展分析及问题研究 ・１６９－ ２９（５）：７６９－７７８． ［１９］ ＳＩＤＤＩＱＵＩ Ａ Ａ，ＹＵＡＮ Ｈ，ＹＡＮＧ Ｑ Ｈ，ｅｔ ａ１．ＰＨＭ ｆｏｒ ａｉｒ ｃｒａｆｔ ｐｏｗｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ｇｅｎｅｒａｔｏｒｓ ｕｓｉｎｇ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ３一ｌｉｎｅ ＤＦＴ１ Ｃ【．Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ＩＥＥＥ，２０１１：２５４８—２５５１． ［２０］ ＷＡＴＳＯＮ Ｍ Ｊ．ＳＭＩＴＨ Ｍ Ｊ，ＫＬＯＤＡ Ｊ，ｅｔ ａ１． Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｈｅａｌｔｈ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｆ ａｉｒｃｒａｆｔ ｅｎｇｉｎｅ ＥＭＡ ｓｙｓｔｅｍｓ『Ｃ］．ＡＳＭＥ ２０１ １ Ｔｕｒｂｏ Ｅｘｐｏ：Ｔｕｒｂｉｎｅ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｘｐｏｓｉｔｉｏｎ，２０１ １：４２７－４３５． ［２１］ ＨＯＵ Ｗ，ＹＡＮ Ｊ，ＹＡＯ Ｇ．Ａ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ｏｆ ＰＨＭ ｓｙｓｔｅｍｇ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ ｖｅｒｉｉｆｃａｔｉｏｎ［Ｃ］． Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ Ｈｅａｌｔｈ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ， ＩＥＥＥ，２０１４：１９９—２０２． ［２２］ ＹＡＮＧ Ｚ，ＪＩＮＧ Ｂ，ＺＨＡＮＧ Ｊ，ｅｔ ａ１．Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｍｅｔｒｉｃｓ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ｏｎ ａｉｒｃｒａｆｔ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｈｅａｌｔｈ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｃ］．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＆Ｍｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ．ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ，２０１３：７９９—８０２． ［２３］ 彭宇，刘大同．数据驱动故障预测和健康管理综 述［Ｊ］．仪器仪表学报，２０１４，３５（３）：４８１—４９５． ＰＥＮＧ Ｙ，ＬＩＵ Ｄ Ｔ．Ｄａｔａ—ｄｒｉｖｅｎ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｈｅａｌｔｈ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ：Ａ ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ ｒｅｃｅｎｔ ａｄｖａｎｃｅｓ［Ｊ］．Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｔｉｉｆｃ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ，２０１４，３５（３）： ４８１—４９５． ［２４］ 尉询楷，朱纪洪，陈良峰，等．航空发动机ＰＨＭ中的 数据挖掘机遇与挑战［Ｊ］．计算机工程与科学，２０１２， ３４（４）：８８－９３． ＷＥＩ Ｘ Ｋ。ＺＨＵ Ｊ Ｈ．ＣＨＥＮ Ｌ Ｆ，ｅｔ ａ１．Ｔｈｅ ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓ ａｎｄ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ ｏｆ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｉｎ ｇａｓ ｔｕｒｂｉｎｅ ｅｎｇｉｎｅ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｈｅａｌｔｈ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆Ｓｃｉｅｎｃｅ，２０１２，３４（４）：８８－９３． ［２５］ ＦＲＡＮＴＩＳ Ｐ．Ｂｉｇ ｄａｔａ ｉｎ ｔｈｅ ａｉｒ ｆｏｒｃｅ——Ｐｒｏｃｅｓｓ，ｕｓｅ ａｎｄ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ ｆｏｒ ｓｆａｅｔｙ［ｃ］．Ｄｉｇｉｔｌａ Ａｖｉｏｎｉｃｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，ＩＥＥＥ，２０１４． ［２６］ 雷元武，窦勇，郭松．基于ＦＰＧＡ的高精度科学计算 加速器研究［Ｊ］．计算机学报，２０１２，３５（１）： １ １２—１２２． ＬＥＩ Ｙ Ｗ，ＤＯＵ Ｙ，ＧＵＯ Ｓ．Ｈｉ【ｇｈ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ａｃｃｕｍｕｌａｔｏｒ ｏｎ ＦＰＧＡ［Ｊ］．Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ，２０１２，３５（１）：１１２－１２２． ［２７］ 钱莹晶，周群．Ｂｕｒｇ频谱估计算法的硬件加速方法研 究［Ｊ］．电子测量与仪器学报，２０１５，２９（９）： １３８２—１３９０． ＱＩＡＮ Ｙ Ｊ，ＺＨＯＵ Ｑ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｈａｒｄｗａｒｅ ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｂｕｒｇ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ａｎｄ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ，２０１５，２９（９）： １３８２—１３９０． ［２８］ 程志君，杨征，谭林．基于机会策略的复杂系统视情 维修决策模型［Ｊ］．机械工程学报，２０１２，４８（６）： １６８—１７４． ＣＨＥＮＧ ＺＨ Ｊ。ＹＡＮＧ ＺＨ，ＴＡＮ Ｌ．Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ—ｂａｓｅｄ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｄｅｔｅｒｉｏｒａｔｉｎｇ ｃｏｍｐｌｅｘ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｓｔｉｃ ｐｏｌｉｃｙ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１２，４８（６）：１６８—１７４． ［２９］ 杨洲，景博，张劫，等．机载系统故障预测与健康管 理验证与评估方法［Ｊ］．测控技术，２０１２，３１（３）： １０１—１０４． ＹＡＮＧ ＺＨ，ＪＩＮＧ Ｂ，ＺＨＡＮＧ Ｊ，ｅｔ ａ１．Ｖｅｒｉｉｆｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ａｉｒｂｏｒｎｅ ＰＨＭ ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］． Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２，３１（３）：１０１— １０４． ［３０］ 景博，汤巍，黄以锋，等．故障预测与健康管理系统 相关标准综述［Ｊ］．电子测量与仪器学报，２０１４， ２８（１２）：１３０１—１３０７． ＪＩＮＧ Ｂ，ＴＡＮＧ Ｗ，ＨＵＡＮＧ Ｙ Ｆ，ｅｔ ａ１．Ｓｕｍｍａｒｙ ｏｆ ＰＨＭ ｓｙｓｔｅｍ ｓｔａｎｄａｒｄｓ『Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ａｎｄ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ，２０１４，２８（１——士—■一学２）：１３０１—１向感 ３０７．．薹 作者简介 一一一一舭赫一一一 啦． 一星 一一～蛳 Ｆｏｒｃｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｉｎ ２０１５．Ｎｏｗ ｈｅ ｉｓ ａ Ｍ．Ｓｅ． ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｉｎ Ａｉｒ Ｆｏｒｃｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ．Ｈｉｓ ｍａｉｎ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎｔｅｒｅｓｔ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｖｅｒｉｉｆｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｏｆ ＰＨＭ ａｎｄ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ． ～～一 — 一
