针对当前高密度的航天发射任务和新域新质战斗力建设的高要求,传统的故障预测与健康管理已无法满足航天测量设备的维护需求。结合新体制的软件化雷遥一体测量设备的研制,本文提出了数字孪生技术支持下的设备故障预测和健康管理设计框架...针对当前高密度的航天发射任务和新域新质战斗力建设的高要求,传统的故障预测与健康管理已无法满足航天测量设备的维护需求。结合新体制的软件化雷遥一体测量设备的研制,本文提出了数字孪生技术支持下的设备故障预测和健康管理设计框架。通过结合雷遥一体设备的复杂结构组成,梳理出构建其数字孪生体模型的关键细节,分析软件化雷遥一体设备的PHM功能需求,以此提出了五层的数字孪生系统架构,并给出了实现PHM服务的具体运行机制。该设计框架为提高新体制软件化雷遥一体设备的全周期运行的可靠性提供了初步方案,同时也为其他典型的装备维护提供了一定的技术支持和理论参考。The traditional prognostics and health management can no longer meet the maintenance requirements of space measuring equipment under the high density of space launch missions and the high requirements of new field and quality combat capability construction. In combination with the development of a new system of software-based radar & telemetry integrated equipment, this paper proposes a design framework of equipment prognostics and health management supported by digital twin technology. By combining the complex structural composition of the radar & telemetry integrated equipment, the key details of constructing its digital twin model are carded out, and the PHM functional requirements of the software-based radar & telemetry integrated equipment are analyzed. Based on this, a five-layer digital twin system architecture is proposed, and the specific operation mechanism for implementing PHM services is provided. The design framework provides a preliminary scheme to improve the reliability of the whole cycle operation of the new system of software-based radar & telemetry integrated equipment, and also provides some technical support and theoretical reference for other typical equipment maintenance.展开更多
电力电子器件是电力电子系统实现电能变换与控制的核心组件之一。通过新材料、新结构、新工艺、增加冗余、降容运行等传统手段提高电力电子器件的可靠性越来越难以匹配快速发展的电能变换要求。目前,电力电子器件的故障预测与健康管理(p...电力电子器件是电力电子系统实现电能变换与控制的核心组件之一。通过新材料、新结构、新工艺、增加冗余、降容运行等传统手段提高电力电子器件的可靠性越来越难以匹配快速发展的电能变换要求。目前,电力电子器件的故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术已成为研究热点。文中围绕PHM技术的研究现状、挑战以及发展趋势展开论述。首先,梳理状态监测、故障预测、健康管理三者的逻辑关系;然后,详细分析以电力电子器件的结温监测与老化演化为主要研究内容的技术手段;最后,综合现有研究,指出PHM技术在电参数传感、模型优化、混杂多故障预测方面有待深入研究。以芯片技术发展为硬件基础,大数据和人工智能为上层建筑,是电力电子器件PHM技术的发展趋势。展开更多
随着智能变电站系统自动化程度的快速发展以及新型传感器的广泛应用,智能变电站内电气设备数据挖掘直接关系着智能变电站的可靠性、稳定性和安全性。针对大数据背景下智能变电站的智能运维,着重介绍故障预测与健康管理(prognostics and ...随着智能变电站系统自动化程度的快速发展以及新型传感器的广泛应用,智能变电站内电气设备数据挖掘直接关系着智能变电站的可靠性、稳定性和安全性。针对大数据背景下智能变电站的智能运维,着重介绍故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术在智能变电站的应用,并采用状态检修系统开放体系架构(open system architecture condition-based management,OSA-CBM)标准对PHM系统的层次结构进行了梳理。首先,在对智能变电站系统结构进行分析的基础上,重点总结了可用于智能变电站的基于数据驱动的各种故障诊断及寿命预测方法;然后,系统分析了智能变电站中的检修管理的研究成果;最后,基于OSA-CBM架构提出了一种可用于智能变电站的PHM架构。展开更多
为推进和谐型机车周期性计划预防修向数字化精准维修转变、防范重大事故及故障发生,基于大数据和云平台等技术,采用视情维修的开放体系结构(OSA-CBM,Open System Architecture of Condition-Based Maintenance),设计和谐型机车故障预测...为推进和谐型机车周期性计划预防修向数字化精准维修转变、防范重大事故及故障发生,基于大数据和云平台等技术,采用视情维修的开放体系结构(OSA-CBM,Open System Architecture of Condition-Based Maintenance),设计和谐型机车故障预测与健康管理(PHM,fault Prediction and Health Management)系统,包括系统的总体架构、技术架构和功能架构。旨在掌握机车及重要零部件性能演化规律、保证机车在途运行安全、实现精准维修、降低全寿命周期运用维修成本。展开更多
盾构机刀具、轴承、液压系统等关键部位故障率高、运维困难,传统“事后维修”“定期维修”等被动式维修管理方法存在特征提取不全、诊断模型精度低、监测数据利用率不足、维修不及时等问题,使盾构机常处于停机或半停机状态,造成资源浪费...盾构机刀具、轴承、液压系统等关键部位故障率高、运维困难,传统“事后维修”“定期维修”等被动式维修管理方法存在特征提取不全、诊断模型精度低、监测数据利用率不足、维修不及时等问题,使盾构机常处于停机或半停机状态,造成资源浪费,影响施工进度。为此,结合故障预测与健康管理(Prognostics Health Management,PHM)发展现状和应用情况,提出盾构机PHM综合系统,降低设备故障带来的任务中断风险,延长盾构机健康运行时间,提升盾构机系统的可靠性。最后,探讨盾构机PHM技术面临的挑战,并从信息采集、数据处理、大数据诊断和健康管理四个方面对盾构机PHM综合系统未来研究方向提出了建议与展望。展开更多
文摘针对当前高密度的航天发射任务和新域新质战斗力建设的高要求,传统的故障预测与健康管理已无法满足航天测量设备的维护需求。结合新体制的软件化雷遥一体测量设备的研制,本文提出了数字孪生技术支持下的设备故障预测和健康管理设计框架。通过结合雷遥一体设备的复杂结构组成,梳理出构建其数字孪生体模型的关键细节,分析软件化雷遥一体设备的PHM功能需求,以此提出了五层的数字孪生系统架构,并给出了实现PHM服务的具体运行机制。该设计框架为提高新体制软件化雷遥一体设备的全周期运行的可靠性提供了初步方案,同时也为其他典型的装备维护提供了一定的技术支持和理论参考。The traditional prognostics and health management can no longer meet the maintenance requirements of space measuring equipment under the high density of space launch missions and the high requirements of new field and quality combat capability construction. In combination with the development of a new system of software-based radar & telemetry integrated equipment, this paper proposes a design framework of equipment prognostics and health management supported by digital twin technology. By combining the complex structural composition of the radar & telemetry integrated equipment, the key details of constructing its digital twin model are carded out, and the PHM functional requirements of the software-based radar & telemetry integrated equipment are analyzed. Based on this, a five-layer digital twin system architecture is proposed, and the specific operation mechanism for implementing PHM services is provided. The design framework provides a preliminary scheme to improve the reliability of the whole cycle operation of the new system of software-based radar & telemetry integrated equipment, and also provides some technical support and theoretical reference for other typical equipment maintenance.
文摘电力电子器件是电力电子系统实现电能变换与控制的核心组件之一。通过新材料、新结构、新工艺、增加冗余、降容运行等传统手段提高电力电子器件的可靠性越来越难以匹配快速发展的电能变换要求。目前,电力电子器件的故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术已成为研究热点。文中围绕PHM技术的研究现状、挑战以及发展趋势展开论述。首先,梳理状态监测、故障预测、健康管理三者的逻辑关系;然后,详细分析以电力电子器件的结温监测与老化演化为主要研究内容的技术手段;最后,综合现有研究,指出PHM技术在电参数传感、模型优化、混杂多故障预测方面有待深入研究。以芯片技术发展为硬件基础,大数据和人工智能为上层建筑,是电力电子器件PHM技术的发展趋势。
文摘随着智能变电站系统自动化程度的快速发展以及新型传感器的广泛应用,智能变电站内电气设备数据挖掘直接关系着智能变电站的可靠性、稳定性和安全性。针对大数据背景下智能变电站的智能运维,着重介绍故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术在智能变电站的应用,并采用状态检修系统开放体系架构(open system architecture condition-based management,OSA-CBM)标准对PHM系统的层次结构进行了梳理。首先,在对智能变电站系统结构进行分析的基础上,重点总结了可用于智能变电站的基于数据驱动的各种故障诊断及寿命预测方法;然后,系统分析了智能变电站中的检修管理的研究成果;最后,基于OSA-CBM架构提出了一种可用于智能变电站的PHM架构。
文摘为推进和谐型机车周期性计划预防修向数字化精准维修转变、防范重大事故及故障发生,基于大数据和云平台等技术,采用视情维修的开放体系结构(OSA-CBM,Open System Architecture of Condition-Based Maintenance),设计和谐型机车故障预测与健康管理(PHM,fault Prediction and Health Management)系统,包括系统的总体架构、技术架构和功能架构。旨在掌握机车及重要零部件性能演化规律、保证机车在途运行安全、实现精准维修、降低全寿命周期运用维修成本。
文摘盾构机刀具、轴承、液压系统等关键部位故障率高、运维困难,传统“事后维修”“定期维修”等被动式维修管理方法存在特征提取不全、诊断模型精度低、监测数据利用率不足、维修不及时等问题,使盾构机常处于停机或半停机状态,造成资源浪费,影响施工进度。为此,结合故障预测与健康管理(Prognostics Health Management,PHM)发展现状和应用情况,提出盾构机PHM综合系统,降低设备故障带来的任务中断风险,延长盾构机健康运行时间,提升盾构机系统的可靠性。最后,探讨盾构机PHM技术面临的挑战,并从信息采集、数据处理、大数据诊断和健康管理四个方面对盾构机PHM综合系统未来研究方向提出了建议与展望。
