航空器预测与健康管理

航空器预测与健康管理
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作者: , ,
2015-08
版次: 1
ISBN: 9787512418301
定价: 49.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 160页
字数: 275千字
分类: 工程技术
16人买过
  •   航空器预测与健康管理PHM系统一般应具备故障检测、故障隔离、增强诊断、性能检测、故障预测、健康管理、部件寿命追踪等能力。目前,各大航空制造商的PHM技术还仅限于研究和小规模的应用阶段,仅在部分关键的系统和部件中得以应用。但在可以预见的将来,由于在节省人力、物力、时间等方面具有无可比拟的优势,PHM技术必将在飞行器以及航天、航海、化工等领域得到广泛应用。本书以航空器应用为背景,对PHM的发展、关键技术以及设计、验证方法进行了较为全面的叙述,对于从事可靠性、保障、维修以及设计等方面学习和研究的各类人员,包括相关专业本科生、研究生和工程技术人员,都有借鉴价值。
    第1章 绪 论
    1.1 从测试性到PHM
    1.2 PHM 的目标及技术内涵
    1.2.1 PHM 的目标
    1.2.2 PHM 实现目标的技术途径
    1.2.3 PHM 的技术内涵
    1.3 PHM 的功能要素
    1.4 PHM 技术的发展历程
    第2章 典型飞机和发动机的PHM 系统
    2.1 F 35飞机自主式保障和PHM 系统
    2.1.1 F 35飞机自主保障系统
    2.1.2 F 35飞机PHM 系统
    2.2 EF 2000欧洲多用途战斗机的健康监测系统
    2.3 先进航空发动机PHM 系统
    2.3.1 F117发动机的PHM 系统
    2.3.2 F119发动机的诊断与健康管理(DHM)系统
    2.3.3 F 35/F135的PHM 系统
    2.3.4 EJ200发动机的综合健康监测系统
    2.4 先进航空器典型健康管理系统构架及特征
    2.4.1 典型系统构架
    2.4.2 典型结构特征
    第3章 PHM 的关键技术
    3.1 PHM 的关键功能要素
    3.2 先进的传感器和非传统检测技术
    3.2.1 部分先进传感器
    3.2.2 数据传输技术
    3.3 数据处理和特征提取技术
    3.4 故障诊断技术
    3.4.1 故障知识库及推理规则
    3.4.2 信息融合故障诊断技术研究
    3.4.3 智能诊断技术
    3.5 预测技术
    3.6 PHM 系统集成技术
    第4章 PHM 系统的故障诊断方法
    4.1 故障诊断的基本概念
    4.2 基于历史数据的诊断方法
    4.2.1 统计的历史数据分类和聚类方法
    4.2.2 故障分类与决策
    4.2.3 基于数据驱动的故障诊断实例
    4.3 基于动态系统模型的故障诊断方法
    4.3.1 卡尔曼滤波器
    4.3.2 递推最小二乘参数估计
    4.4 基于物理模型的诊断方法
    4.4.1 疲劳和裂纹扩展模型
    4.4.2 有限元分析用于基于模型的故障诊断
    4.5 其他故障诊断方法
    4.5.1 统计变化检测
    4.5.2 贝叶斯网络
    4.5.3 隐形马尔科夫模型
    第5章 PHM 系统的预测方法
    5.1 预测的作用及方法分类
    5.2 基于模型的预测方法
    5.2.1 基于物理学的疲劳模型
    5.2.2 基于模型辨识的方法
    5.3 基于概率的预测方法
    5.3.1 贝叶斯概率理论
    5.3.2 威布尔模型———故障时间分析
    5.3.3 剩余使用寿命的概率密度函数
    5.4 基于神经网络的预测技术
    5.4.1 神经网络
    5.4.2 置信预测神经网络
    5.5 基于BP神经网络的轴承寿命预测案例
    5.5.1 轴承的全寿命试验装置
    5.5.2 状态寿命评估模型概述
    5.5.3 BP网络的原理
    5.5.4 BP网络的改进应用方法
    5.5.5 基于BP网络的状态寿命评估模型
    5.5.6 BP神经网络评估模型的应用
    ??2?? 航空器预测与健康管理
    第6章 基于保障能力需求的PHM 系统指标体系
    6.1 引 言
    6.2 保障能力需求分析
    6.2.1 快速出动作战能力对保障能力的需求
    6.2.2 机动作战能力对保障能力的需求
    6.2.3 高强度出动能力对保障能力的需求
    6.2.4 复杂作战任务能力对保障能力的需求
    6.2.5 复杂战场环境适应能力对保障能力的需求
    6.3 自主保障系统运作流程规划
    6.3.1 保障能力分解
    6.3.2 基于机动部署任务的自主保障系统运作流程
    6.3.3 基于战时作战任务的自主保障系统运作流程
    6.4 PHM 系统能力需求及指标参数体系研究
    6.4.1 故障检测/隔离类指标
    6.4.2 预测性指标
    6.4.3 其他/综合度量
    6.5 指标参数体系
    第7章 PHM 系统的设计方法
    7.1 引 言
    7.2 PHM 系统框架设计
    7.3 PHM 系统的试验方案
    7.4 性能评估
    7.4.1 PHM 系统的验证
    7.4.2 性能指标
    7.4.3 V&V 方法
    7.5 Impact公司的PHM 设计工具
    7.5.1 FMECA 与健康管理
    7.5.2 健康管理系统设计方法
    7.5.3 健康管理系统设计工具的技术结构
    7.5.4 健康管理设计优化
    7.5.5 协同设计环境
    7.6 推进系统ACM 试验台
    7.6.1 推进系统ACM 试验台系统描述
    7.6.2 涡扇发动机案例研究
    7.6.3 演示验证与仿真结果
    7.7 F 35/F135PHM 的研制和验证工具———综合诊断虚拟试验台
    7.7.1 先进攻击综合诊断体系结构
    7.7.2 自主式保障系统的设计方法
    7.7.3 综合诊断虚拟试验台的功能
    第8章 PHM 系统能力的验证与确认方法
    8.1 验证与确认方法
    8.1.1 使用演示验证
    8.1.2 加速试验
    8.1.3 分 析
    8.1.4 建模与仿真
    8.2 预测系统的验证应用
    8.2.1 方 案
    8.2.2 评 估
    8.2.3 演示验证
    8.2.4 制 造
    8.2.5 使 用
    8.2.6 报废处置
    英文缩写语表
    参考文献

  • 内容简介:
      航空器预测与健康管理PHM系统一般应具备故障检测、故障隔离、增强诊断、性能检测、故障预测、健康管理、部件寿命追踪等能力。目前,各大航空制造商的PHM技术还仅限于研究和小规模的应用阶段,仅在部分关键的系统和部件中得以应用。但在可以预见的将来,由于在节省人力、物力、时间等方面具有无可比拟的优势,PHM技术必将在飞行器以及航天、航海、化工等领域得到广泛应用。本书以航空器应用为背景,对PHM的发展、关键技术以及设计、验证方法进行了较为全面的叙述,对于从事可靠性、保障、维修以及设计等方面学习和研究的各类人员,包括相关专业本科生、研究生和工程技术人员,都有借鉴价值。
  • 目录:
    第1章 绪 论
    1.1 从测试性到PHM
    1.2 PHM 的目标及技术内涵
    1.2.1 PHM 的目标
    1.2.2 PHM 实现目标的技术途径
    1.2.3 PHM 的技术内涵
    1.3 PHM 的功能要素
    1.4 PHM 技术的发展历程
    第2章 典型飞机和发动机的PHM 系统
    2.1 F 35飞机自主式保障和PHM 系统
    2.1.1 F 35飞机自主保障系统
    2.1.2 F 35飞机PHM 系统
    2.2 EF 2000欧洲多用途战斗机的健康监测系统
    2.3 先进航空发动机PHM 系统
    2.3.1 F117发动机的PHM 系统
    2.3.2 F119发动机的诊断与健康管理(DHM)系统
    2.3.3 F 35/F135的PHM 系统
    2.3.4 EJ200发动机的综合健康监测系统
    2.4 先进航空器典型健康管理系统构架及特征
    2.4.1 典型系统构架
    2.4.2 典型结构特征
    第3章 PHM 的关键技术
    3.1 PHM 的关键功能要素
    3.2 先进的传感器和非传统检测技术
    3.2.1 部分先进传感器
    3.2.2 数据传输技术
    3.3 数据处理和特征提取技术
    3.4 故障诊断技术
    3.4.1 故障知识库及推理规则
    3.4.2 信息融合故障诊断技术研究
    3.4.3 智能诊断技术
    3.5 预测技术
    3.6 PHM 系统集成技术
    第4章 PHM 系统的故障诊断方法
    4.1 故障诊断的基本概念
    4.2 基于历史数据的诊断方法
    4.2.1 统计的历史数据分类和聚类方法
    4.2.2 故障分类与决策
    4.2.3 基于数据驱动的故障诊断实例
    4.3 基于动态系统模型的故障诊断方法
    4.3.1 卡尔曼滤波器
    4.3.2 递推最小二乘参数估计
    4.4 基于物理模型的诊断方法
    4.4.1 疲劳和裂纹扩展模型
    4.4.2 有限元分析用于基于模型的故障诊断
    4.5 其他故障诊断方法
    4.5.1 统计变化检测
    4.5.2 贝叶斯网络
    4.5.3 隐形马尔科夫模型
    第5章 PHM 系统的预测方法
    5.1 预测的作用及方法分类
    5.2 基于模型的预测方法
    5.2.1 基于物理学的疲劳模型
    5.2.2 基于模型辨识的方法
    5.3 基于概率的预测方法
    5.3.1 贝叶斯概率理论
    5.3.2 威布尔模型———故障时间分析
    5.3.3 剩余使用寿命的概率密度函数
    5.4 基于神经网络的预测技术
    5.4.1 神经网络
    5.4.2 置信预测神经网络
    5.5 基于BP神经网络的轴承寿命预测案例
    5.5.1 轴承的全寿命试验装置
    5.5.2 状态寿命评估模型概述
    5.5.3 BP网络的原理
    5.5.4 BP网络的改进应用方法
    5.5.5 基于BP网络的状态寿命评估模型
    5.5.6 BP神经网络评估模型的应用
    ??2?? 航空器预测与健康管理
    第6章 基于保障能力需求的PHM 系统指标体系
    6.1 引 言
    6.2 保障能力需求分析
    6.2.1 快速出动作战能力对保障能力的需求
    6.2.2 机动作战能力对保障能力的需求
    6.2.3 高强度出动能力对保障能力的需求
    6.2.4 复杂作战任务能力对保障能力的需求
    6.2.5 复杂战场环境适应能力对保障能力的需求
    6.3 自主保障系统运作流程规划
    6.3.1 保障能力分解
    6.3.2 基于机动部署任务的自主保障系统运作流程
    6.3.3 基于战时作战任务的自主保障系统运作流程
    6.4 PHM 系统能力需求及指标参数体系研究
    6.4.1 故障检测/隔离类指标
    6.4.2 预测性指标
    6.4.3 其他/综合度量
    6.5 指标参数体系
    第7章 PHM 系统的设计方法
    7.1 引 言
    7.2 PHM 系统框架设计
    7.3 PHM 系统的试验方案
    7.4 性能评估
    7.4.1 PHM 系统的验证
    7.4.2 性能指标
    7.4.3 V&V 方法
    7.5 Impact公司的PHM 设计工具
    7.5.1 FMECA 与健康管理
    7.5.2 健康管理系统设计方法
    7.5.3 健康管理系统设计工具的技术结构
    7.5.4 健康管理设计优化
    7.5.5 协同设计环境
    7.6 推进系统ACM 试验台
    7.6.1 推进系统ACM 试验台系统描述
    7.6.2 涡扇发动机案例研究
    7.6.3 演示验证与仿真结果
    7.7 F 35/F135PHM 的研制和验证工具———综合诊断虚拟试验台
    7.7.1 先进攻击综合诊断体系结构
    7.7.2 自主式保障系统的设计方法
    7.7.3 综合诊断虚拟试验台的功能
    第8章 PHM 系统能力的验证与确认方法
    8.1 验证与确认方法
    8.1.1 使用演示验证
    8.1.2 加速试验
    8.1.3 分 析
    8.1.4 建模与仿真
    8.2 预测系统的验证应用
    8.2.1 方 案
    8.2.2 评 估
    8.2.3 演示验证
    8.2.4 制 造
    8.2.5 使 用
    8.2.6 报废处置
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