王 莉，刘 进，张 强，张丹旭

（空军工程大学防空反导学院，西安 710051）

0 前言

针对传统的“计划维修”和“事后维修”在装备维修保障中存在的严重不足。经常会造成资源的大量浪费，严重的可能造成人员伤亡和财产损失，本文将PHM系统应用到同步发电机维修保障系统中。

研究显示信号特征提取是建立PHM系统的前提和基础，直接关系到故障状态识别的准确性和故障预测的可靠性[1]。传统的信号处理方法有Fourier变换，但是其处理非线性时变信号能力较差。对于同步发电机，轴承故障信号复杂多变且有很强的背景噪声，传统的方法难以有效地提取信号中的有用信息。小波包变换是近年来应用广泛的强有力的处理非平稳信号的工具，具有多分辨率分析的特点，而且在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力，信息熵理论中的Shannon熵抗干扰性较强。二者相结合能够很好地处理轴承振动信号。因此，通过计算轴承振动信号的小波包熵来构造电机故障特征提取模型。

1 PHM系统

PHM系统是一种新兴的集故障诊断、故障预测和健康管理能力于一体的综合保障系统，是现有的机内测试（Built-in Test，BIT）故障诊断和健康管理的发展，它借助于智能化手段对关键部件的故障进行实时监控，同时预测关键部件的剩余寿命，使得系统在尚未完全故障之前人们就能依据系统的当前健康状况决定何时维修，实现自助式保障，降低使用和保障费用[2]。工程应用及分析表明，采用PHM技术后，可以减少装备停机时间，提高装备的适用可用度，从而提高装备的战备完好率[3]。……