故障预测与健康管理ieee标准

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1、故障预测与健康管理IEEE标准JohnW.Sheppard1,MarkA.Kaufman2,TimothyJ.Wilmering31.TheJohnsHopkinsUniversity,3400N.CharlesStreet,Baltimore,MD21218,jsheppa2@jhu.edu2.NSWCCoronaDivision,POBox5000,Corona,CA92878,mark.kaufman@navy.mil3.TheBoeingCompany,POBox516,M/CS270-3800,St.Loui,M

2、O63166,timothy.j.wilmering@boeing.com摘要：如今，复杂的系统如飞机，发电厂和网络的操作员，一直在强调需要为最大限度地提高业务目的在线健康监测可用性和安全性。故障预测与健康管理（PHM）这门学科被认为是处理这些管理和预测的要求需要的正式学科。在本文中，我们将探讨在IEEE标准的发展框架下，如何根据目前标准用来支持PHM的申请。特别重点将放在PHM的作用以及国防部（DOD）的PHM的相关标准自动测试系统有关的研究。关键字—故障预测，PHM，CBA，AI-ESTATE，SIMICA1．介绍19

3、76年，IEEE为测试AllSystems（ATLAS）的语言的缩写规范的而建立了标准协调委员会20（SCC20）。从那时起，标准协调委员会（SCC20）扩大其工作范围，为开发大型系统级测试和相关系统的诊断标准。1989年，IEEE批准了一个项目授权请求（PAR），授权SCC20开发一个新的标准，这个标准是根据项目P1232，主要针对成熟的人工智能领域——人工智能交流服务领带全部测试环境(AIESTATE)而制定的。1995年，SCC20审查并公布了（全测试环境）AI-ESTATE标准，IEEE1232-1995，并于20

4、02年，升级了该标准。今天，SCC20下，其诊断和维修控制（DMC）的管理小组正在完成AI-ESTATE标准的一个新的更新，这个标准是强调它的拥抱PHM的相关问题进行广泛的范围。国防部（DOD）ATS框架工作组是一个多重服务的，有行业学术伙伴关系的机构，这个机构着重于在定义一个信息框架，并确定为下一代自动测试系统（ATS）的标准。基于20世纪90年代，苯丙胺类兴奋剂的研究和开发的集成产品团队定义苯丙胺类兴奋剂的“关键接口的”设置工作的基础上，当前的工作组已选择，支持发展，并表明将在苯丙胺类兴奋剂的使用商业标准。2007年，

5、工作组决定扩大其范围，以拥抱PHM的信息需求，以及和增加了两个新“元素”，以它的框架的一元（生产）预后的数据和一个（投票站）预后服务的元素。工作组决定对这些要素集中平行的诊断数据和诊断服务要素已经在框架中。故障预测与健康管理（PHM）已经被定义为“PHM的已经被定义为“一个维护和利用的信号、测量、模型和算法，以发现、评估和跟踪恶化的健康状态，并预测可能发生的故障的办法[1]。”正如定义一样，PHM包括的东西比标准协调委员会20（SCC20）的规定要多得多。因此，（全测试环境）AI-ESTATE标准由此建立并发表许多有关于故

6、障诊断的PHM文章。在软件接口维护信息收集与分析(SIMCA)项目下，诊断和维修控制（DMC）小组正在制定标准，这些标准可能会规定其它的PHM信息管理要求。这些标准通过收集可用于分析的维护和诊断过程的历史信息，并把这些分析与整个系统或者单个系统联系起来。其结果是一个标准的集合，这个标准可以诊断成熟，PHM的过程趋于完善。本文的重点是AI-ESTATE和SIMICA标准在PHM系统中的应用。在这个文件的讨论强调了在制定这些标准的最新研究成果和重点介绍了如何使用它们来满足PHM的信息管理要求。1．研究PHM的方法一般来说，PH

7、M的系统包括状态监测，状态评估，故障或故障诊断，故障趋势分析，预测诊断（即故障预测），以及维护或运营决策支持。最终，一个PHM的系统的目的是最大限度地提高业务的可用性和目标系统的安全。本文最初感兴趣的是对PHM系统标准化和互操作性支持的影响和潜在的好处。更一具体的说，感兴趣的区域在于PHM的“预测”部分——能够根据系统当前信息，预测出对系统会产生重要影响（如故障）的状态会发生。通常情况下，这种预计被称作是估计系统的一个组成部分的剩余使用寿命（RUL）[2],[3]。信息系统的标准化需要对目标系统的概念和信息进行仔细和正式的

8、定义。我们相信剩余使用寿命（RUL）的定义在系统级存在误导性质，因为它认为没有修复的可能，而不是去延长系统的剩余使用寿命。因此，我们建议用失效所需时间（TTF）这个词，同时注意到可能出现定义混淆[4]。具体来说，Vachtsevanos等组织将TTF定义为“最初的故障与接下来的故障发生中间所持续的时间。