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基于PHM的机载设备健康管理系统的研究与设计

基于PHM的机载设备健康管理系统的研究与设计 作者:未知 摘要:机载设备健康管理是对船上主要设备健康状况进行综合管理的过程。 为了实现机载设备的健康管理,在开放式PHM架构的基础上,分析了机载设备健康管理系统和设备健康管理过程的主要功能。完成机载设备健康管理系统的功能模块设计,包括数据采集和功能模块,如处理,状态监测,健康管理,故障预测和寿命预测,维护管理和辅助功能。 该系统是板载PHM架构的软件实现,可帮助用户完成主要机载设备的健康管理和寿命预测。 关键词:健康管理系统; PHM;机载设备;状态监测;生命预测 中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1006-8228(2018)08-47-03 基于PHM的机载设备健康管理系统的研究与设计 徐广宁1,温新秀2,曾亚1 (1.中国电子科技集团公司第32研究所,上海201808; 2.华东理工大学信息科学与工程学院 关键词:健康管理系统; PHM;机载设备;国家监测;生命预测0前言 随着飞机的集成,复杂性,集成,智能改进以及计算机和卫星技术的发展,故障诊断方法不断融入新概念。 在考虑复杂系统的可靠性,安全性和经济性的基础上,预测和健康管理(PHM)越来越重视预测技术的应用作为核心策略[]。 故障预测技术已经发展成为自主物流支持系统的重要基础。 故障预测和健康管理技术[2]已在航空航天领域得到广泛研究,成为实现有条件维护和独立支持的重要技术手段。 基于故障预测和健康管理的故障诊断技术相结合,可以将系统的可靠性提高到一个全新的水平。 由于美国率先将卫生管理系统应用于陆军直升机,军方已经开发出各种可以保护飞机主要部件的健康管理系统[3-4]。 虽然中国对健康管理的概念有较晚的接触,但已取得了一定的成就[5-6]。 1 PHM架构 PHM技术架构如图1所示[7]。 设备的监测数据是通过传感器从空中子系统获得的。监控数据由数据预处理和优化。在算法分析和智能模型处理之后,形成诊断和预测分析数据,最后给出目标系统的剩余寿命分布和性能。降级程度或任务失败的可能性,为机载设备的维护计划提供决策支持信息。 (1)数据采集和传输:数据采集,转换和传输功能主要通过传感器及其网络实现。 (2)数据处理:对收集的数据执行A处理,提取和优化数据特征,对其进行排序和交付。 (3)状态监测:对车载设备状态参数进行实时监控和离线检测。如果超出设定限制(阈值),则发出警报消息。 (4)健康管理:主要监测机载系统和设备组件的状态是否下降,记录其实时状态,并根据相关算法或模型确定故障的可能性。 健康状态的判断取决于各种状态的历史数据,当前的工作状态和维护历史数据等,因此在记录数据时尽可能全面。(5)故障预测:综合利用系统现有的数据信息,根据预测评估算法和模型预测被监测系统的未来状态,包括机载设备的故障预测和剩余寿命预测。 (6)维护管理:主要完成维护和维修信息查询,设备账户管理,备件管理,维护手册管理和维护知识库的功能,并提供维护活动的推荐措施。 (7)接口:主要完成各种健康信息,故障信息,生活信息和维护信息的综合显示功能。 2设备健康管理流程 设备运行状况管理过程[8]如图2所示。 设备健康状态管理通过传感器监控车载设备的健康状态,收集设备的各种状态信息,并根据监控信息的统计和分析评估车载设备的当前健康状态,并将车载设备的健康状态。降级法,预测机载设备的未来状态,最后制定机载设备维护决策,以实现对机载设备健康状况的全面管理。 健康状态监测:根据设备参数的重要性选择最具代表性的参数作为健康状态管理的基本参数,并收集信息。 设备的实时监控信息和周期性检测信息可以用作设备状态信息的数据源。 设备状态信息的数据源应该是多级,多方面和动态的。 可以通过信号处理,特征提取,数据融合等处理获得的设备健康状态信息,以获得设备的健康状态信息。 健康状况评估:根据设备运行状态数据评估设备的健康状况,确定设备的健康水平,并提醒相关人员。 健康状态预测:设备健康状态预测可以综合利用系统现有的数据信息,根据预测评估算法和模型预测被监测系统的未来状态,并确保有足够的时间在设备之前制定和实施维护计划被严重关闭。避免设备健康状况进一步恶化。 设备维护决策:根据设备健康状况的诊断和预测结果判断,并提供日常维护/维护计划,维护计划,维护计划建议,状态参数值调整建议,设备健康状态退化状态等信息。3软件功能设计 根据PHM的设计理念,结合机载设备维护管理的实际情况,机载设备健康管理系统的功能模块主要包括数据采集与处理,状态监测,健康管理,故障预测和寿命预测,维护管理,辅助功能等。功能模块如图3所示。 3.1数据采集和处理 各种数据源通过各种在线或离线技术连接到健康管理系统,数据由数据分析方法解析,根据异常判断标准对数据进行异常判断,异常数据为消除或过滤。 通过数据预处理方法,数据被处理成系统所需的格式。 此外,它还具有数据转换和数据传输等功能。 3.2状态监测 它主要接受数据采集处理模块处理的数据,完成机载设备或系统的状态监测和故障检测,状态异常分析和历史监测数据查询等功能。 状态监测和故障检测功能包括:状态数据的实时监控,状态参数的离线检测,故障特征的跟踪和比较,故障检测和隔离。 提供人机界面,可视化设备异常和故障检测功能。 3.3健康管理 主要完成健康特征参数超限,健康状况分类,健康状态评定,当前健康状况管理,健康状态警报,历史健康状态查询等功能的确定。 当系统发生故障时,诊断故障发生的时间,并确定故障原因。根据健康状况水平的标准评估健康状态水平,并给出健康状态评估结果。 健康状态信息存储在历史数据库中,以便用户可以随时查询设备的历史健康状态信息。 一般机载设备定义的设备的健康水平分为三个级别:健康,亚健康和失败。 另外,提供状态信息融合功能,并且通过系统封装的算法的融合处理状态信息,以输出当前设备组件的健康状态。 3.4故障预测和寿命预测 故障预测和寿命预测主要是综合利用以往模块生成的数据结果,实现机载设备的状态退化过程分析,设备状态预测,设备剩余寿命预测,预测模型和算法管理。在预测模型和算法管理模块中,可以添加系统内置的预测模型管理和配置参数,并且可以根据系统的相关约定添加用户定义的预测模型和算法。 在健康状况和剩余寿命预测的评估中,有必要结合知识库,经验基础和系统封装的预测算法。分析任务完成后,评估,预测和分析结果被发送到机载设备系统的决策支持层。高级管理层评判决策。 3.5维护管理 实现维护信息查询,维护资源管理,维护管理,维护手册管理,维护知识库管理等功能。 其中,维护资源管理主要实现当前机载系统中维护人员信息管理,维护工具管理,备件管理,设备账户管理等功能。 维护管理主要实现设备维护计划的自动生成,提醒未及时完成的??维护,确认完成维护任务和维护的效果。 用户可以通过人机界面实时查询设备账号和维护信息。 决策管理者可以基于当前车载设备健康状态和剩余寿命预测信息来制定维护计划。 如果故障程度超过一定范围且人员和设备的安全受到威胁,操作员必须立即发送信息通知操作员并采取紧急措施,以尽量减少损坏和财产损失的范围。 维护知识库主要存储故障维修知识和设备维护计划。 维护人员可以根据设备故障信息或故障类型查询和检索知识库,以获得所需的维护方法和建议。 3.6可访问性 辅助功能主要实现人机界面显示和管理,数据库管理,报表生成和打印,知识挖掘,数据同步,信息集成等多种功能。 数据同步完成了车载设备状态信息到地面指挥中心的数据通信,数据可以是数据消息和文件的形式。 信息集成主要完成与第三方信息系统的信息共享,并提供信息集成接口。 4实施设备管理系统的意义 实施设备健康管理的目的是消除基于时间和时间组件使用的计划维护,提高备件支持的效率,识别可能出现故障或将来出现问题的系统单元,并生成车载设备的维护计划。即时的。并向各级安全机构报告。当飞机仍在空中飞行时,机载PHM系统检测到的飞机故障和状态信息可以传送到地面指挥中心,以便他们可以提前做好准备,并可以在飞机坠落后快速修复,缩短飞机再次使用。准备时间,大大减少维护工作量,提高飞机的准备状态。 在故障智能诊断的基础上,车载PHM系统可以通过其推理引擎集成管理系统对每个子系统的诊断推理引擎的信息进行交叉检查,有效消除异常和冲突信息,从而降低飞机的FAR。在很小程度上。 5结论 通过各种智能推理算法,板载PHM可以评估车载设备的健康状态,在车载设备故障之前预测故障,并提供一系列维护保障,以实现机器与各种可用资源信息的结合。适当维护设备。 车载设备健康管理系统的应用可以进一步提高飞机的机内自检和状态监测能力,改变传统的基于事件或时间的维护模式,实现基于状态的维护。 下一阶段的研究目标是实现更多的数据算法并优化现有的算法设计。在状态监测数据积累到一定程度后,采用大数据分析方法实现机载设备的智能健康管理。 参考文献: [1]王少平。大型飞机机载系统预测与健康管理关键技术[J]。 空间杂志,2014.35(6):1459-1472 [2] Zuniga F A,Maclise D C,Dennis J. R,Integrated system 勘探系统的健康管理[C] //会议记录第一次空间探索会议,2005年:1-16 [3] Carl B.传记[EB/OL]。[2013-12-13]。 HTTP://重新searchgate.net/profile/Carl_Byington/。 [4]刘恩鹏,杨占才,严晓波。国外故障预测与健康管理系统的开发 平台概述[J]。测控技术,2014.33(9):1-4 [5]张金春,曹伟,张继军。机载设备PHM的适用性分析与系统框架 设计[J]。四川军械工程,2014.35(10):1-4 [6]杨森。基于状态维护的电子设备PHM体系结构分析[J]。 机械科学,2017.44(9):17-22 [7] MICHAEL G P.预测与健康管理 电子[M]。约翰威利

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