综合传动装置磨损产生的金属颗粒在润滑油液中均匀混合, 导致装置工作环境的恶化并最终导致装置磨损失效事故的发生。 因此, 实现综合传动装置磨损劣化状态的准确监测和视情维护策略的合理制定对提高装置的可靠性与可维护性具有重要意义。 携带着磨损部位与磨损状态信息的油液光谱与综合传动装置寿命的相互关系反映了装置磨损劣化的分布特征, 使实现基于油液光谱数据的装置劣化建模和维护决策成为可能。 现有综合传动装置视情维护研究是通过油液光谱数据趋势分析结合经验阈值实现的, 没有考虑维护成本、 装备可用度等因素的影响。 鉴于此, 提出基于油液光谱数据的综合传动装置视情维护决策方法。 首先, 针对综合传动装置的历史故障油液光谱数据, 考虑装备寿命与各劣化变量间的相互关系及各劣化变量对装备劣化的贡献程度, 采用Weibull比例风险回归建立了装置的工作寿命模型。 然后, 针对综合传动装置训练演习和执行任务两种使用工况, 分别以最少维护成本、 最大可用度为目标建立了装置的维护决策模型。 与传统的综合传动装置维护决策方法相比, 该方法考虑了维护成本因素和装备可用度因素的影响, 能够根据维护目标有效的制定装置最优维护时间, 为装置的视情维护决策提供了一个客观的量化方法。 最后, 通过对Ch系列综合传动装置历史故障油液光谱数据的实例分析证明了该方法的有效性, 它能够实现综合传动装置视情维护策略的合理制定, 也为其他装备的视情维护决策提供了有益的参考。

简要回顾了故障预测和健康管理的形成过程和发展历史，从主导思想、关键技术、应用层次和对故障响应方式等方面对比了与传统监控测试技术的区别。重点阐述了故障预测和健康管理的基本原理，通过引入系统健康状态分类和系统健康退化进程，提出了基于状态维修思想，分析了基于状态维修与事后维修和定期维修的区别。按照故障预测和健康管理的能力需求探讨了其主要工作内容和实施流程。针对典型的基于传感器系统的故障预测与健康管理技术，介绍了其系统组成，并结合实际应用研究了传感器系统的选择原则。最后就开展健康管理系统研究的故障预测方法和监控参数的选择等关键技术给出了一些建议。

由于天然源超低频电磁探测仪器接收的是宽频段多源信号, 如何进行信号的分解以将干扰信号滤除, 是利用天然源超低频电磁探测技术进行实际探测应用的关键。 北京大学自主研发的天然源超低频电磁探测仪器, 以山西沁水盆地煤层气探测数据为研究对象, 将曲波变换的方法应用在超低频电磁探测频谱的分解上。 分解结果表明, 曲波变换分解出的高频信息主要是探测仪器直接接收的大气层雷电产生的干扰信号, 而低频信息层则主要包含了地下的探测目标信息。 基于此, 以低频信息为基础重构后的探测频谱曲线相对于原始探测曲线来说, 更有利于探测目标的解释。 但是对于由于人工工频所引起的干扰信号, 该方法并不能有效去除, 在实际应用中需要结合其他数据处理方法一同进行。

为了进一步加强**装备维修管理，引入基于状态的维修(Condition Based Maintenance，CBM)概念，介绍了装备健康评估技术的研究现状；在此基础上，为了克服单一BP神经网络无联想记忆功能的缺点，引入Hopfield网络加以组合，构建了组合神经网络状态的评估模型，提出了状态评估的具体步骤，并进行可行性分析；最后，以某型飞机发动机燃油控制系统为例进行了健康状态评估，取得了较为理想的评估效果。

煤层气的勘探与开发具有很强的经济意义、 环境意义以及社会效益。 煤层气排采过程动态监测与准确评估是煤层气高效开发的关键。 文章从煤层气排采动态的天然源超低频电磁探测原理出发, 采用北京大学超低频电磁探测仪器, 通过分析煤层气排采过程中不同时间段的超低频电磁探测频谱, 揭示煤层气排采的动态变化。 山西沁水盆地实际探测结果表明: 被动式超低频电磁探测技术能够简单、 有效、 无损伤的探测煤层气排采动态。