中国电子科技集团公司 第三十八研究所, 安徽 合肥 230088
**装备全寿命周期管理的需求推动了雷达故障预测与健康管理技术的研究和发展, 雷达装备也逐步由原先的预防性维修和事后维修模式向视情维修模式转变。大数据技术和雷达健康管理系统的有机结合, 可以有效地整合雷达在役阶段的数据资源, 与设计、制造、售后等其他寿命周期阶段串联在一起, 真正实现雷达装备的全寿命周期管理。提出一种基于大数据的雷达健康管理系统的网络平台框架, 并介绍了雷达健康管理系统的关键技术。
大数据 故障预测与健康管理 视情维修 全寿命周期 big data Prognostic and Health Management Condition -Based Maintenance life cycle 太赫兹科学与电子信息学报
2019, 17(4): 686
视情维修可以根据设备工作状况安排预防性维修措施，是解决退化失效问题、保证设备可用度的有效途径。以无人机核心部件为研究对象，将部件在运行中发生的缓慢劣化过程，划分为若干个性能劣化状态。利用连续时间马尔可夫链理论建立状态维修及更换策略模型。以设备的稳态最大可用度为决策指标，同时考虑相邻两个阶段的平均劣化时间、平均检测时间、平均预防性维修时间以及更换部件时间等因素的影响。根据马氏过程平稳状态下的统计平衡原理，采用递归求解的算法对模型进行求解，最终确定系统最优检测频率、视情维修阈值和更换策略。实验结果表明，该模型能有效描述设备的劣化过程，实现设备维修优化。
视情维修 无人机 马尔可夫理论 检测更换策略 condition-based maintenance UAV theory of Markov process check replacement policy
1 海军航空工程学院，山东 烟台264001
2 中国人民解放军91469部队，北京100841
3 装甲兵工程学院，北京100072
4 中国人民解放军94973部队，杭州310021
舰载机的维修保障是一个复杂的系统工程。以舰载机维修保障的系统分析为基础，引进视情维修的概念。针对视情维修在新一代航空装备中的应用，以航空装备战备完好率为目标，分析了基于视情维修的舰载机维修保障系统的体系结构，并运用系统动力学方法建立了系统的动态反馈结构模型。通过对仿真结果的评价分析得出，将视情维修方法应用到舰载机维修保障可有效提高舰载机战备完好性的结果。
舰载机 视情维修 系统动力学 系统分析 carrier-based aircraft condition based maintenance system dynamics system analysis
1 东北电子技术研究所， 辽宁 锦州 121000
2 锦州中理外轮理货有限公司， 辽宁 锦州 121007
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。
故障预测与健康管理 故障诊断 基于状态维修 PHM (prognostic and health management) fault diagnosis CBM (condition based maintenance)
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。
状态维修 组合神经网络 状态评估 **装备 Condition Based Maintenance (CBM) combined neural network condition assessment military equipment
