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时间:2019-10-08
《数据驱动故障预测和健康管理综述学报.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、万方数据第35卷第3期2014年3月仪器仪表学报ChineseJournalofScientificInstrumentV01.35No.3Mar.2014数据驱动故障预测和健康管理综述木彭宇,刘大同(哈尔滨T业大学电气T程及自动化学院白动化测试与控制系哈尔滨150080)摘要:着重介绍数据驱动故障预测和健康管理(PHM)方法的研究现状。通过对数据驱动PHM方法的分类阐述,逐步说明面向复杂系统数据驱动PHM的方法体系和流程,并重点对构成数据驱动PHM方法体系的核心环节进行分析和总结。在此基础上,采用一个锂离子电池循环寿命预测实例综合分析了数据驱动PHM的实现过程。最后,
2、分析了数据驱动PHM方法的发展趋势和研究挑战。关键词:故障预测和健康管理;数据驱动故障预测;融合方法;故障预测不确定性中图分类号:TP206+.3文献标识号:A国家标准学科分类代码:510.4030Data-drivenprognosticsandhealthmanagement:AreviewofrecentadvancesPengYu,LiuDatong(DepartmentofAutomaticTestandControl,SchoolofElectricalEngineeringandAutomation,HarbinInstituteofTechnology,
3、Harbin150080,China)Abstract:Thedata—drivenprognosticsandhealthmanagement(PHM)approachesarefocusedinthisreview.Themethodologiesandcategoriesfordata—drivenPHMapproachesarefirstlyintroduced.Then,thedata—drivenPHMframeworkandsystemarchitectureforcomplexsystemarediscussedindetail.Thehealthsta
4、temonitoring,featureidentificationandextraction,data—drivenpredictionalgorithms,prognosticuncertaintyandhybridprognosticap—proachindata·drivenPHMframeworkaresystematicallydescribed.Basedonabove,thelifecyclepredictionofalithium·-ionbatteryistakenastheexampletosyntheticallyanalyzetheimplem
5、entationprocessofdata—·drivenprognos··ticsandhealthmanagement.Finally,withsummarizingtheresearchhotissues,thechallengesandthedevelopingtrendofdata—drivenPHMareanalyzed.Keywords:prognosticsandhealthmanagement(PHM);data—drivenprognostics;hybridapproach;prognosticsan—certainty1引言故障预测和健康管理(p
6、rognosticsandhealthmanage—ment,PHM)已经发展成为航空航天领域系统后勤保障、维护和自主健康管理的重要支撑技术和基础m3,在“国家中长期科学和技术发展规划纲要2006—2020”中,“重大产品和重大设施寿命预测技术”作为前沿技术提出。在近年的航天、航空科学技术学科发展报告中,均将PHM技术列为关键和支撑技术。PHM技术已经成为一个涵盖基础材料、机械结构、能源、电子、自动测试、可靠性、信息等多领域的交叉学科和研究热门方向,具有重要的应用价值和现实意义。在大多数的工业系统PHM应用中,建立复杂部件或系统的数学或物理模型十分困难甚至无法实现,或识
7、别模型的参数较为复杂,因此,部件或系统设计、仿真、运行收稿13期:2014-01ReceivedDate:2014-01t基金项目:国家自然科学基金(61301205)、高校博士基金(20112302120027)、部委预先研究课题(51317040302)、中央高校基本科研业务费专项基金(HIT.NSRIF.2014017)资助项目万方数据482仪器仪表学报第35卷和维护等各个阶段的测试、传感器历史数据就成为掌握系统性能下降的主要手段。由此,基于测试或传感器数据的数据驱动(data—driven)PHM方法逐渐获得重视并取得快速发展,成
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