□ 谈宏志

上海电气集团股份有限公司 中央研究院 上海 200070

1 研究背景

故障预测与健康管理技术的内涵是采用先进的传感器,借助各种算法和智能模型来预测、监控和管理资产系统的健康状态,实现预测性维修,保证设备始终处于可靠受控状态,提供较优的运维策略,大幅降低维护保养费用。故障预测与健康管理技术的核心是预测未来一段时间内系统失效的可能性,以及采取适当维护措施,具备数据采集与归纳、状态监测、故障诊断、故障预测、健康管理和部件寿命追踪等能力。

故障预测与健康管理技术应用的雏形源于军队,如直升机健康与使用监测系统[1-2]、飞机状态监测系统[3]、美国陆军诊断改进计划。20世纪90年代,在美军、英军等联合攻击战斗机项目中,提出了视情维修要求,故障预测与健康管理技术正式被提出[4-5]。在军事领域,目前故障预测与健康管理技术的应用效果及技术水平最高。其中最具代表性的是美军F-35战斗机故障预测与健康管理系统,维修人力减少了20%～40%,出动架次率提高了25%,总后勤保障成本降低了50%[6]。

故障预测与健康管理技术在军工、民航领域的普及应用,不仅大大降低了后勤保障成本,而且提高了设备可靠性指数[7]。如何将故障预测与健康管理技术应用到一般民用领域,如轨交、船舶、工程机械、风力发电、机床、钢铁、电梯等,是笔者研究的重点。

军工、民航领域与一般民用领域有五方面区别。

(1) 复杂程度。军工和民航设备子系统繁多,属于全学科系统,复杂程度远高于一般民用领域。……