摘要：随着新技术的广泛应用和功能、性能不断丰富强化,航空航天装备系统的复杂度越来越高。应用场合的特殊性要求航空航天装备对故障的容忍度极低,这与愈发复杂的系统可能带来的风险产生矛盾。因而,传统的定期排查、事后管理维修等系统维护手段已经无法适应航空航天装备发展趋势,高效、准确、低成本的航空航天装备监测维护系统和科学的维修管理技术,以及视情维修方法的需求愈发强烈。在此背景下,应用于航空航天装备的故障预测与健康管理技术(PHM)应运而生。PHM是一项广泛应用于各个领域的新兴综合技术,它综合利用复杂传感网络技术、数据融合与现代信息处理技术、人工智能和机器学习算法等最新的科技成果,对复杂系统未来一段时间内失效或发生故障的情形提供预测,并在故障发生时,为故障发生位置和类型提供准确的判断。同时,根据故障预测与判断结果,基于可靠性,为中心的维修(RCM)提供依据,并与基于状态的维修(CBM)有效对接。因此,PHM系统可以精准预测故障的发生并确定故障的位置和种类,极大地提高装备运行维护的效率。通过与维修管理系统的对接,显著提高维修工作的及时性和准确性。相较于定期维护、人工判断故障性质和事后维修等传统方法,不仅能够大大降低航空航天装备的故障率和事故率,而且能够优化装备维护管理工作,显著降低维护成本。目前,西方发达国家的航空航天装备体系已经基本配套完整的PHM系统,参与信息的搜集、融合和处理分析,进而做出维修管理决策和装备实时监测。国内关于航空航天装备的PHM技术方兴未艾,但和西方发达国家相比仍然有很大差距。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社