基于数据驱动的航天复杂系统PHM关键技术研究

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针对航天复杂系统预测性维护存在的信息化和智能化程度不高、物理模型建模困难等问题,研究了基于数据驱动的航天复杂系统故障预测与健康管理系统(PrognosticandHealthManagement,PHM)的实施框架、关键技术和管理平台开发方案.具体阐述了数据驱动PHM系统的运行模式,在此基础上分析了PHM系统的关键技术,首先利用总体经验模态分解法(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD)对原始信号进行降噪和重构,将重构后的信号作为输入建立基于径向基神经网络(RadialBasisFunction,RBF)神经网络的故障诊断模型;其次采用动态神经网络建立基于时间序列的故障预测模型,并建立基于故障阈值的故障报警机制:然后采用基于隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)方法进行关键分系统健康状态的划分和评估,通过状态映射得到复杂系统健康状态的划分和评估结果;最后设计了健康状态监测与管理平台开发方案,该平台目的是能以较高效率完成航天复杂系统的故障诊断、故障预测和健康管理等核心功能,具有较好的应用前景.
作者：高树成李孝鹏张桅覃沙张姗姗
作者单位：中国航天标准化研究所,北京100071
母体文献：第三届体系工程学术会议论文集
会议名称：第三届体系工程学术会议  
会议时间：2021年4月1日
会议地点：珠海
主办单位：国防科技大学
语种：chi
分类号：P4TN9
关键词：航天复杂系统  故障预测  健康管理  数据驱动
在线出版日期：2022年5月27日
基金项目：
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2024-12-1 20:17 上传 基于数据驱动的航天复杂系统PHM关键技术研究.pdf

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