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发展概况

故障预测与健康管理PHM（PrognosticsHealthManagement）为了满足自主保障、自主诊断的要求提出来的，是基于状态的维修CBM(视情维修，conditionbasedmaintenance)的升级发展。它强调资产设备管理中的状态感知，监控设备健康状况、故障频发区域与周期，通过数据监控与分析，预测故障的发生，从而大幅度提高运维效率。

历史渊源

PHM早期应用主要集中于航空发动机领域，例如GE的F发动机、PW的F发动机等等。让它声名显赫的时期，是在F35联合战斗机项目的智能后勤信息系统ALIS，该系统囊括了飞机系统状态监控、健康评估、故障预测、维修计划、后勤保障等若干功能。在F35之前的PHM，只是测试、监控，或者是健康管理，都不是真正意义的PHM。F35战机是第一个真正有故障预测概念的，才能称得上PHM。

PHM最早可以源自70年代，早在年F-18大黄蜂机队F发动机检测系统，用于大黄蜂战机的发动机的监测。那时候，似乎没有故障预测功能，也没有着重于大数据分析，或是没有凸显出大数据分析能力。这其实不属于真正的飞机PHM。当时只有剩余寿命评估、操作极限监控、传感器失效检测、熄火检测、着陆推力评估、飞行员启动记录等，缺失了故障预测功能。

早期资料上的PHM都很少涉及故障预测，尽管F22已经有了类似的设备与系统，但是F22的PHM应该还属于状态监测范围。F22在飞行时传输部分数据，落地后采集全部数据。可以通过维修辅助计算机插入接口，发送激励信号采集重点部件测试数据，在当时已经很先进了。但是似乎还处于基于状态监测的健康管理水平，不能称之为预测健康管理(PHM)。

发展现状难点

而F35项目的PHM在F22之上又得到了长足的发展，已经基本上达到了预期的设计目标，整机监测与故障预测。预期设计目标是飞行过程中就采集数据，实时传输部分数据，落地后采集全部数据，并且可以通过维修维修辅助计算机发送激励信号，采集重点部件数据。该系统具有实时分析与故障预测功能。

　　PHM的特点是，必须有海量数据分析和健康判断。数据是基础，而有了数据如何分析也是一个大问题。国内的航空公司，几十年海量的数据，都无法自己开发PHM系统。这个难点就是模型：健康模型怎么评价，而预测模型更难。这就是工业技术体系，如何将专家经验和实践经验相结合，这正是工业化的核心。

国内状态监测水平都不很高，HealthManagement基本不掌握工程实用的模型，成功应用案例较少，而PHM就干脆只剩下概念了。有了数据还必须进行分析；而有了建模能力，还得有工程实现能力，把PHM系统设计和开发出来。而且可靠性水平要求也很高，必须高于其他分系统，否则容易虚警。空客与波音都有成熟的PHM理念、方法与实际手段，但是，都是秘不可宣，只能从一些公开资料上得到片面的信息。

随着F35战斗机交付日期迫近，而其革命性的设计要点之一自动后勤信息系统，也就是自检和自动诊断系统，仍然存在这诸多的不确定性，PHM的难度可想而知。

要实现PHM，除了物理基础条件保障外，既需要大数据分析技术，又需要非常密集的行业知识、经验和模型做为支撑。

PHM系统硬件结构

PHM系统的硬件模块主要是由传感器、数据传输网络接口组件及控制器组成的数据采集控制系统。由于复杂装备通常由若干不同功能的子系统组成,子系统间可能有较大的地理间距,PHM中的数据采集系统需要同时采集位于不同地理位置的众多监测数据,因此可利用比较成熟的网络化测试技术将其设计成基于网络的分布式数据采集系统。数据采集系统结构如图3所示,对地理间距较近的若干个监测节点(如同一子系统中的监测节点)组成一个由控制器和相应采集通道组成的集中式数据采集系统,各独立的数据采集系统通过网络互联组成基于网络的分布式数据采集系统。

各分系统根据PHM的系统需求以及采用的不同方法和技术选择相应的待监测的各种参数信息,这些待监测的参数称为监测节点,根据监测节点的具体情况可分为自动监测节点、手动监测节点、无线监测节点、BT输出节点等,对于不同类型的监测节点需采用不同的数据采集通道进行数据采集,采集的数据经接口电路联入测试总线。基于网络的分布式数据采集系统中的数据通信可采用C/S模式(客户机/服务器),即位于中间层的客户机(控制器)负责对底层监测节点的数据采集进行控制,并通过网络把数据写入远程服务器的数据库;位于顶层的服务器可以向客户机发送指令,也可以直接控制底层的监测节点,还可以作为数据库存贮数据。系统中的服务器和客户机可分别寄宿在PHM系统中对应的PHM区域管理中心。

据了解，-年中国故障预测与健康管理技术平台市场市场规模不断上升，年中国故障预测与健康管理技术平台市场市场规模.89亿元，-年中国故障预测与健康管理技术平台市场规模如下图：

图表：-年中国故障预测与健康管理技术平台市场规模

数据来源：智研瞻产业研究院整理

国故障预测与健康管理技术发展面临的主要问题

PHM技术在国内相对来说还是一个比较新颖的概念，研究起步较晚。虽然开展了大量工作，并取得了显著的研究成果，但前期主要是跟踪国外工程应用，在相关基础理论与技术、系统综合集成等方面的研究还较少。具体表现在：

1）在PHM系统集成与使能技术方面。国外已开展了大量的相关研究和应用工作，国内仅是跟踪国外的工程应用，设计方面相对落后，PHM系统集成与使能工具设计相关研究较少，尚无具体工程应用案例，亟待进一步深入研究。

2）在复杂系统健康管理方面，国外已开展了大量的基于PHM的维修决策研究工作和应用；同时，国外已在自愈材料、智能结构方面开展了大量的研究，部分技术已有应用。国内装备仍以周期性预防维护为主，基于PHM的装备任务规划与维修策略研究工作较少；我国在装备自愈研究方面开展较晚，自愈材料与智能结构研究方面以理论研究为主，而应用研究较少。

3）在复杂系统健康诊断与预测方面，国内外在此方面研究差距不大，某些方向已达到国际先进水平。在方法研究上，国内外均开展基于故障物理、数据驱动、模型、专家知识的诊断与预测技术研究。但是，在技术成熟度上与应用广度上，国外领先国内。尤其在应用于PHM的新型智能传感器技术及装置研发上，国外已远领先于国内。

4）在PHM能力试验验证方面，国外已开展了大量研究工作，国内在PHM设计验证方面，也开展了初步的研究工作，但目前还没有成熟的PHM体系综合建模、试验验证与能力评价技术方法体系，相关验证辅助工具与平台成果还较少。

更多本行业研究分析详见智研瞻产业研究院《国内外故障预测与健康管理（PHM）技术发展及应用调研报告》同时智研瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、政策研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。