PHM技術(shù)的發(fā)展過去是人們自我學(xué)習(xí)和提升的過程，即從對(duì)設(shè)備的故障和失效的被動(dòng)維護(hù)，到定期檢修、主動(dòng)預(yù)防，再到事先預(yù)測(cè)和綜合規(guī)劃管理。美陸軍早期裝備直升機(jī)的健康與使用監(jiān)測(cè)系統(tǒng)就是PHM最原始的形態(tài)。20世紀(jì)60年代，由于航空航天領(lǐng)域極端復(fù)雜的環(huán)境和使用條件驅(qū)動(dòng)了最初的可靠性理論、環(huán)境試驗(yàn)和系統(tǒng)試驗(yàn)?zāi)芗百|(zhì)量方法的誕生。隨著宇航系統(tǒng)復(fù)雜性的增加，由設(shè)計(jì)不充分、制造誤差、維修差錯(cuò)和非計(jì)劃事件等各種原因?qū)е鹿收系臋C(jī)率也在增加，迫使人們?cè)?0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(cè)和維修技術(shù)的迅速發(fā)展，先后開發(fā)應(yīng)用的有飛機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、綜合診斷預(yù)測(cè)系統(tǒng)以及海軍的綜合狀態(tài)評(píng)估系統(tǒng)等。隨后出現(xiàn)的這些診斷故障原和檢測(cè)狀態(tài)的技術(shù)，最終帶來了故障預(yù)測(cè)方法PHM的誕生。

PHM技術(shù)的發(fā)展大致經(jīng)歷了由外部測(cè)試到機(jī)內(nèi)測(cè)試(BIT)，進(jìn)而測(cè)試獨(dú)立出來成為一門學(xué)科，然后便是綜合診斷的提出與應(yīng)用，最后便是發(fā)展到現(xiàn)在的預(yù)測(cè)與健康管理(PHM)技術(shù)。

在航空航天、國(guó)防軍事以及工業(yè)各領(lǐng)域中應(yīng)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(lǐng)域其具體應(yīng)用的技術(shù)和方法的不同。

PHM系統(tǒng)主要有六個(gè)部分構(gòu)成——

數(shù)據(jù)采集 

利用各種傳感器探測(cè)、采集被檢系統(tǒng)的相關(guān)參數(shù)信息，將收集數(shù)據(jù)進(jìn)行有效信息轉(zhuǎn)換以及信息傳輸?shù)取?/span>

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(hào)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(jié)果包括經(jīng)過濾波、壓縮簡(jiǎn)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(cè) 

接受來自傳感器、數(shù)據(jù)處理以及其它狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊的數(shù)據(jù)。其功能主要是將這些數(shù)據(jù)同預(yù)定的失效判據(jù)等進(jìn)行比較來監(jiān)測(cè)系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài)，并且可根據(jù)預(yù)定的各種參數(shù)指標(biāo)極限值/閾值來提供故障報(bào)警能力。

健康評(píng)估 

接受來自不同狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊以及其它健康評(píng)估模塊的數(shù)據(jù)。主要評(píng)估被監(jiān)測(cè)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(yīng)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(yù)測(cè)決策 

故障預(yù)測(cè)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(píng)估和預(yù)測(cè)被監(jiān)測(cè)系統(tǒng)未來的健康狀態(tài)，并做出判斷，建議、決策采取相應(yīng)的措施。該部件可以在被監(jiān)測(cè)系統(tǒng)發(fā)生故障之前的適宜時(shí)機(jī)采取維修措施。該部分實(shí)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(jī)接口和機(jī)-機(jī)接口。人-機(jī)接口包括狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊的警告信息顯示以及健康評(píng)估、預(yù)測(cè)和決策支持模塊的數(shù)據(jù)信息的表示等；機(jī)-機(jī)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(jìn)行傳遞交換。需要指出的是，上述體系結(jié)構(gòu)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(yù)測(cè) 

故障診斷與預(yù)測(cè)一般需要先在系統(tǒng)的模型上測(cè)試和驗(yàn)證，以最少的耗費(fèi)來獲取直觀有效的數(shù)據(jù)信息。應(yīng)用基于故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)的系統(tǒng)模型，通常由一定的領(lǐng)域的專家給出，經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)驗(yàn)證，通常比較真實(shí)可靠?；谀Ｐ偷墓收显\斷與預(yù)測(cè)技術(shù)能深入對(duì)象系統(tǒng)本質(zhì)的性質(zhì)和實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的故障預(yù)測(cè)，并且對(duì)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(duì)設(shè)備故障演化機(jī)理理解的逐步深入，模型可以被逐漸修正來提高其預(yù)測(cè)精度。

但是，實(shí)際工程應(yīng)用要求對(duì)象系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型具有較高的精度與復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，建立精確的數(shù)學(xué)模型往往是個(gè)難于解決的矛盾。因此基于模型的故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)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(guān)的解決辦法。如基于隨機(jī)濾波理論的故障預(yù)測(cè)技術(shù)是基于模型的故障預(yù)測(cè)技術(shù)的典型代表，包括卡爾曼濾波、擴(kuò)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(yù)測(cè) 

現(xiàn)在基于狀態(tài)的維修手段，直接采信被觀測(cè)對(duì)象功能及性能信息進(jìn)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(yīng)用。CBM方式是通過對(duì)設(shè)備工作狀態(tài)和工作環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，借助人工智能等先進(jìn)的計(jì)算訪求，診斷、預(yù)測(cè)和合理安排設(shè)備未來的維修調(diào)度時(shí)間。CBM方法根據(jù)設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)確定設(shè)備的最小維護(hù)時(shí)間，降低設(shè)備全壽命周期費(fèi)用，增加設(shè)備的穩(wěn)定性。CBM的思想即只有在設(shè)備需要維護(hù)時(shí)，才進(jìn)行必要的維護(hù)，大大減少了不必要的檢修、診斷耗費(fèi)。

基于知識(shí)的故障診斷與預(yù)測(cè) 

在實(shí)際工程應(yīng)用中，常常無法獲得對(duì)象系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型，這就大大限制了基于模型的故障診斷與預(yù)測(cè)方法的實(shí)施。而基于知識(shí)的故障診斷與預(yù)測(cè)訪求不需要對(duì)象系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型，同時(shí)能夠有效地表達(dá)對(duì)象相關(guān)的領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識(shí)，因此是很有前景的方法。基于知識(shí)的故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)的最大優(yōu)勢(shì)就是能夠充分利用對(duì)象系統(tǒng)有關(guān)的領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)知識(shí)。

但是，由于基于知識(shí)的故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)本身更適合于定性推理而不太適合于定量計(jì)算，因而其實(shí)際應(yīng)用還比較困難，單獨(dú)使用專家系統(tǒng)或模糊邏輯進(jìn)行故障診斷與預(yù)測(cè)的實(shí)例還不多見。由于基于知識(shí)訪求是一種半定量方法，在表述知識(shí)和推理方面有其獨(dú)到之處。

因此，一般將其與其他技術(shù)相結(jié)合，以期獲得更好的應(yīng)用效果。基于知識(shí)的故障診斷與預(yù)測(cè)的一般原理是：

a.數(shù)理統(tǒng)計(jì)的模型，通過系統(tǒng)現(xiàn)象對(duì)應(yīng)的關(guān)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(dāng)前多參數(shù)概率狀態(tài)空間進(jìn)行比較，進(jìn)行當(dāng)前健康狀態(tài)判斷與趨勢(shì)分析。通過當(dāng)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(jìn)行定量的損傷判定，基于既往歷史信息來進(jìn)行趨勢(shì)分析與故障預(yù)測(cè)。

b.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的模型，利用ANN的非線性轉(zhuǎn)化特征，及其智能學(xué)習(xí)機(jī)制，來建立監(jiān)測(cè)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(jié)果關(guān)聯(lián)的退化軌跡，對(duì)ANN模型進(jìn)行“訓(xùn)練/學(xué)習(xí)”。然后利用“訓(xùn)練/學(xué)習(xí)”后的ANN依據(jù)當(dāng)前產(chǎn)品特征對(duì)產(chǎn)品的故障損傷狀態(tài)進(jìn)行判斷。BP算法是該模型應(yīng)用最廣泛的一種網(wǎng)絡(luò)。另外還有專家系統(tǒng)模型、模糊綜合評(píng)判模型等。

PHM技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了故障診斷、故障預(yù)測(cè)、系統(tǒng)集成三個(gè)日益完善的階段，在部件級(jí)和系統(tǒng)級(jí)兩個(gè)層次、在機(jī)械產(chǎn)品和電子產(chǎn)品兩個(gè)領(lǐng)域經(jīng)歷了不同的發(fā)展歷程。當(dāng)前PHM技術(shù)的發(fā)展體現(xiàn)在以系統(tǒng)級(jí)集成應(yīng)用為牽引，提高故障診斷與預(yù)測(cè)精度、擴(kuò)展健康監(jiān)控的應(yīng)用對(duì)象范圍，支持CBM與AL的發(fā)展。PHM技術(shù)以一門新生力量已經(jīng)成功應(yīng)用于軍事、民用航空以及電子領(lǐng)域，并大大提升各應(yīng)用領(lǐng)域的運(yùn)作效率，有著廣闊的發(fā)展前景。