PHM(Prognosties and Health Management),中文是預測與健康管理技術，是綜合利用現(xiàn)代信息技術、人工智能技術的新研究成果而提出的一種全新的管理健康狀態(tài)的解決方案。

在此思想的開發(fā)的結合當前物聯(lián)網(wǎng)技術的系統(tǒng),可大大降低設備和資產(chǎn)在運行中的故障率,提高設備可靠性和準確性!

 
PHM系統(tǒng)未來一段時間內系統(tǒng)失效可能性以及采取適當維護措施的能力，一般具備故障檢測與隔離、故障診斷、故障預測、健康管理和部件壽命追蹤等能力。相關GJB、HB、GB的標準如下：
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gjb5084-2004    光纖通信數(shù)字通道故障檢測 
gjb6930-2009    運載火箭故障檢測處理系統(tǒng)通用規(guī)范 
gjbz20045-1991    雷達監(jiān)控分系統(tǒng)性能測試方法 bit故障發(fā)現(xiàn)率、故障隔離率、虛警率 
hb8485-2014    民用飛機環(huán)境控制系統(tǒng)故障隔離要求
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gb/t27800-2011    靜密封橡膠制品使用壽命的快速預測方法 
 
PHM技術的發(fā)展過去是人們自我學習和提升的過程，即從對設備的故障和失效的被動維護，到定期檢修、主動預防，再到事先預測和綜合規(guī)劃管理。美陸軍早期裝備直升機的健康與使用監(jiān)測系統(tǒng)就是PHM原始的形態(tài)。20世紀60年代，由于航空航天領域極端復雜的環(huán)境和使用條件驅動了初的可靠性理論、環(huán)境試驗和系統(tǒng)試驗能及質量方法的誕生。隨著宇航系統(tǒng)復雜性的增加，由設計不充分、制造誤差、維修差錯和非計劃事件等各種原因導致故障的機率也在增加，迫使人們在70年代提出了航天器綜合健康管理的概念來監(jiān)視系統(tǒng)狀態(tài)。隨著故障監(jiān)測和維修技術的迅速發(fā)展，先后開發(fā)應用的有飛機狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)、發(fā)動機監(jiān)測系統(tǒng)、綜合診斷預測系統(tǒng)以及海軍的綜合狀態(tài)評估系統(tǒng)等。隨后出現(xiàn)的這些診斷故障原和檢測狀態(tài)的技術，終帶來了故障預測方法PHM的誕生。
 
上世紀末，隨著美軍重大項目F-35聯(lián)合攻擊機(JSF)項目的啟動，正式把以上的故障預測和維修解決方案命名為預測與健康管理(PHM)系統(tǒng)，為PHM技術的誕生帶來了契機。PHM是JSF項目實現(xiàn)經(jīng)濟承受性、保障性和生存性目標的一個關鍵所在。JSF的PHM系統(tǒng)是當前飛機上使用的(BIT)和狀態(tài)監(jiān)控的發(fā)展，這種發(fā)展的主要技術要素是從狀態(tài)(健康)監(jiān)控向狀態(tài)(健康)管理的轉變，這種轉變引入了故障預測能力，借助這種能力從整個系統(tǒng)(平臺)的角度來識別和管理故障的發(fā)性，其目的是減少維修人力物力、增加出動架次率以及實現(xiàn)自主式保障。
 
PHM技術的發(fā)展大致經(jīng)歷了由外部測試到機內測試(BIT)，進而測試獨立出來成為一門學科，然后便是綜合診斷的提出與應用，后便是發(fā)展到現(xiàn)在的預測與健康管理(PHM)技術。
 
在航空航天、國防軍事以及工業(yè)各領域中應用的不同類型的PHM系統(tǒng)，其體現(xiàn)的基本思想是類似的，區(qū)別主要表現(xiàn)在不同領域其具體應用的技術和方法的不同。
 
PHM系統(tǒng)主要有六個部分構成：
 
數(shù)據(jù)采集 
利用各種傳感器探測、采集被檢系統(tǒng)的相關參數(shù)信息，將收集數(shù)據(jù)進行有效信息轉換以及信息傳輸?shù)取?br style="box-sizing: border-box;"/> 
信息歸納處理 
接受來自傳感器以及其它數(shù)據(jù)處理模塊的信號和數(shù)據(jù)信息，將數(shù)據(jù)信息處理成后續(xù)部件可以處理的有效形式或格式。該部分輸出結果包括經(jīng)過濾波、壓縮簡化后的傳感器數(shù)據(jù)，頻譜數(shù)據(jù)以及其它特征數(shù)據(jù)等。
 
狀態(tài)監(jiān)測 
接受來自傳感器、數(shù)據(jù)處理以及其它狀態(tài)監(jiān)測模塊的數(shù)據(jù)。其功能主要是將這些數(shù)據(jù)同預定的失效判據(jù)等進行比較來監(jiān)測系統(tǒng)當前的狀態(tài)，并且可根據(jù)預定的各種參數(shù)指標極限值/閾值來提供故障報警能力。
 
 
健康評估 
接受來自不同狀態(tài)監(jiān)測模塊以及其它健康評估模塊的數(shù)據(jù)。主要評估被監(jiān)測系統(tǒng)(也可以是分系統(tǒng)、部件等)的健康狀態(tài)(如是否有參數(shù)退化現(xiàn)象等)，可以產(chǎn)生故障診斷記錄并確定故障發(fā)生的可能性。故障診斷應基于各種健康狀態(tài)歷史數(shù)據(jù)、工作狀態(tài)以及維修歷史數(shù)據(jù)等。
 
 
故障預測決策 
故障預測能力是PHM系統(tǒng)的顯著特征之一。該部件由兩部分組成，可綜合利用前述各部分的數(shù)據(jù)信息，評估和預測被監(jiān)測系統(tǒng)未來的健康狀態(tài)，并做出判斷，建議、決策采取相應的措施。該部件可以在被監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)生故障之前的適宜時機采取維修措施。該部分實現(xiàn)了PHM系統(tǒng)管理的能力，是另一顯著特征之一。
 
保障決策 
主要包括人-機接口和機-機接口。人-機接口包括狀態(tài)監(jiān)測模塊的警告信息顯示以及健康評估、預測和決策支持模塊的數(shù)據(jù)信息的表示等；機-機接口使得上述各模塊之間以及PHM系統(tǒng)同其它系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)信息可以進行傳遞交換。需要指出的是，上述體系結構中的各部件之間并沒有顯明界限，存在著數(shù)據(jù)信息的交叉反饋。
 
PHM模型分類：
　　
基于模型的故障診斷與預測 
故障診斷與預測一般需要先在系統(tǒng)的模型上測試和驗證，以少的耗費來獲取直觀有效的數(shù)據(jù)信息。應用基于故障診斷與預測技術的系統(tǒng)模型，通常由一定的領域的專家給出，經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)驗證，通常比較真實可靠。基于模型的故障診斷與預測技術能深入對象系統(tǒng)本質的性質和實現(xiàn)實時的故障預測，并且對象系統(tǒng)的故障特征通常與模型參數(shù)相近或是緊密相聯(lián)系。隨著對設備故障演化機理理解的逐步深入，模型可以被逐漸修正來提高其預測精度。
 
但是，實際工程應用要求對象系統(tǒng)的數(shù)學模型具有較高的精度與復雜的動態(tài)系統(tǒng)，建立精確的數(shù)學模型往往是個難于解決的矛盾。因此基于模型的故障診斷與預測技術的實際應用范圍和效果常常受到限制。人們通過大量研究論證，逐步提出了許多相關的解決辦法。如基于隨機濾波理論的故障預測技術是基于模型的故障預測技術的典型代表，包括卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波、無味濾波和粒子濾波。
 
基于狀態(tài)信息的故障診斷與預測 
現(xiàn)在滸的基于狀態(tài)的維修(Condition-basedMaintenance,CBM)手段，直接采信被觀測對象功能及性能信息進行故障診斷，是置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狀態(tài)和工作環(huán)境實時監(jiān)測，借助人工智能等先進的計算訪求，診斷、預測和合理安排設備未來的維修調度時間。CBM方法根據(jù)設備的實際運行狀態(tài)確定設備的小維護時間，降低設備全壽命周期費用，增加設備的穩(wěn)定性。CBM的思想即只有在設備需要維護時，才進行必要的維護，大大減少了不必要的檢修、診斷耗費。
　　
基于知識的故障診斷與預測 
在實際工程應用中，常常無法獲得對象系統(tǒng)的精確數(shù)學模型，這就大大限制了基于模型的故障診斷與預測方法的實施。而基于知識的故障診斷與預測訪求不需要對象系統(tǒng)精確的數(shù)學模型，同時能夠有效地表達對象相關的領域專家的經(jīng)驗知識，因此是很有前景的方法?；谥R的故障診斷與預測技術的大優(yōu)勢就是能夠充分利用對象系統(tǒng)有關的領域專家經(jīng)驗知識。
 
但是，由于基于知識的故障診斷與預測技術本身更適合于定性推理而不太適合于定量計算，因而其實際應用還比較困難，單獨使用專家系統(tǒng)或模糊邏輯進行故障診斷與預測的實例還不多見。由于基于知識訪求是一種半定量方法，在表述知識和推理方面有其獨到之處。
 
因此，一般將其與其他技術相結合(如與神經(jīng)網(wǎng)絡結合的故障預測)，以期獲得更好的應用效果?；谥R的故障診斷與預測的一般原理是：
 
a.數(shù)理統(tǒng)計的模型，通過系統(tǒng)現(xiàn)象對應的關鍵參數(shù)集，依據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立各參數(shù)變化與故障損傷的概率模型(退化概率軌跡)，與當前多參數(shù)概率狀態(tài)空間進行比較，進行當前健康狀態(tài)判斷與趨勢分析。通過當前參數(shù)概率空間與已知損傷狀態(tài)概率空間的干涉來進行定量的損傷判定，基于既往歷史信息來進行趨勢分析與故障預測。
 
b.神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)的模型，利用ANN的非線性轉化特征，及其智能學習機制，來建立監(jiān)測到的故障現(xiàn)象與產(chǎn)品故障損傷狀態(tài)之間的聯(lián)系。利用已知的“異常特征-故障損傷”退化軌跡，或通常故障注入建立與特征分析結果關聯(lián)的退化軌跡，對ANN模型進行“訓練/學習”。然后利用“訓練/學習”后的ANN依據(jù)當前產(chǎn)品特征對產(chǎn)品的故障損傷狀態(tài)進行判斷。BP算法是該模型應用廣泛的一種網(wǎng)絡。另外還有專家系統(tǒng)模型、模糊綜合評判模型等。
　　
PHM技術的發(fā)展經(jīng)歷了故障診斷、故障預測、系統(tǒng)集成三個日益完善的階段，在部件級和系統(tǒng)級兩個層次、在機械產(chǎn)品和電子產(chǎn)品兩個領域經(jīng)歷了不同的發(fā)展歷程。當前PHM技術的發(fā)展體現(xiàn)在以系統(tǒng)級集成應用為牽引，提高故障診斷與預測精度、擴展健康監(jiān)控的應用對象范圍，支持CBM與AL的發(fā)展。PHM技術以一門新生力量已經(jīng)成功應用于軍事、民用航空以及電子領域，并大大提升各應用領域的運作效率，有著廣闊的發(fā)展前景。[轉自網(wǎng)絡]