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第1章 绪论 1

1.1 PHM基本概念 1

1.2 PHM的发展历程 3

1.2.1外部测试的发展历程 3

1.2.2机内测试的发展历程 4

1.2.3机内测试到综合诊断 5

1.2.4由综合诊断到PHM系统 6

1.3 PHM的应用 6

1.3.1军用领域的PHM 6

1.3.2民用领域的PHM 7

1.3.3 F-35中的 PHM应用 8

第2章 PHM系统概述 10

2.1 PHM系统体系架构 10

2.1.1 OSA-CBM架构 10

2.1.2系统工作原理 11

2.1.3 JSF的PHM系统 12

2.2航空电子系统PHM设计 14

2.2.1 PHM设计的工作内容 15

2.2.2航空电子产品PHM各层次的设计 15

第3章 PHM 的传感器系统 19

3.1传感器概述 19

3.1.1传感器的定义 19

3.1.2传感器的分类 19

3.1.3航空电子产品PHM传感器 19

3.2传感器的选择与布局 21

3.2.1传感器选择应考虑的因素 21

3.2.2传感器的布局 23

3.3 PHM传感器的发展方向 27

第4章 状态监测 29

4.1概述 29

4.2航空电子单元环境及故障应力分析 29

4.3典型电路模块的敏感参数体系 30

4.3.1处理模块的敏感参数体系 30

4.3.2电源模块的敏感参数体系 31

4.3.3存储模块的敏感参数体系 32

4.4信号调理 33

4.5信号采集 34

4.5.1信号采集的基本考虑 34

4.5.2同步采集技术 35

4.6信号处理 37

4.6.1信号的分类 38

4.6.2数据预处理 40

4.6.3数据压缩 41

4.6.4特征提取 43

4.7基于小波的信号处理 45

4.7.1小波概述 45

4.7.2小波变换理论 46

4.7.3基于小波的降噪方法 49

4.7.4基于小波的数据压缩方法 51

4.8状态基线设定 51

第5章 故障诊断 53

5.1概述 53

5.2故障诊断的流程 53

5.2.1设备审查 55

5.2.2 FMECA分析确认 55

5.2.3备选维修任务 55

5.2.4选择测量方法 55

5.2.5数据收集和分析 56

5.2.6提高诊断置信度 57

5.3机内测试设计 57

5.3.1 BIT技术的发展现状与趋势 58

5.3.2 BIT设计的原则 59

5.3.3 BIT功能、组成及基本原理 60

5.4自动测试系统设计 62

5.4.1简介 62

5.4.2 ATS系统基本组成 62

5.4.3测试程序集设计 63

5.4.4兼容性设计 68

5.4.5自动测试系统相关标准 69

5.4.6国内外自动测试系统平台开发和使用现状 74

5.5电子电路常用故障诊断算法 77

5.5.1故障字典法 79

5.5.2基于证据理论的故障诊断技术 84

5.5.3离散事件系统理论法 88

5.5.4神经网络法 94

5.5.5故障验证法（网络撕裂法） 102

5.5.6基于相关性模型的诊断设计方法 106

5.6其他故障诊断方法 135

5.6.1基于故障树的诊断方法 135

5.6.2基于Petri网的故障诊断方法 137

5.6.3基于支持向量机的方法 138

5.7故障综合诊断 141

5.7.1综合诊断的提出与发展 141

5.7.2综合诊断的内涵 142

5.7.3主要技术难点 144

5.7.4综合诊断的设计 144

第6章 故障预测 147

6.1概述 147

6.2故障预测设计的一般过程 148

6.2.1确定预测需求 149

6.2.2确定故障类型 149

6.2.3分析支撑数据 149

6.2.4选择预测方法 150

6.3基于预警电路的故障预测技术 150

6.4基于损伤标尺的故障预测技术 151

6.5基于失效物理模型的寿命预测技术 152

6.5.1基于失效物理模型的剩余寿命预测技术实施过程 153

6.5.2应用案例 157

6.6基于模型的方法 165

6.6.1时间序列法 166

6.6.2卡尔曼滤波 171

6.6.3隐马尔科夫模型 173

6.6.4灰色模型 175

6.7基于故障预兆监控和推理的方法 176

6.7.1基于统计学的故障预测 176

6.7.2神经网络 177

6.7.3支持向量机 179

6.7.4贝叶斯网络 181

6.7.5粒子滤波 181

6.7.6基于专家系统的故障预测方法 183

6.8故障预测技术的发展趋势 185

6.8.1智能预测BIT 185

6.8.2集成智能故障预测技术 186

6.8.3智能故障预测系统 186

6.8.4基于无线传感网络的远程分布式智能故障预测系统 186

第7章 健康评估与决策生成 188

7.1概述 188

7.1.1国外应用情况 188

7.1.2国内应用情况 189

7.2健康状态评估 189

7.2.1健康评估的内容 189

7.2.2健康状态评估方法 189

7.3决策生成 192

7.3.1 PHM推理决策的任务 192

7.3.2 PHM推理决策生成的技术方法 194

7.3.3 PHM推理决策生成方法的研究趋势 197

第8章 PHM系统的验证 198

8.1概述 198

8.1.1核查和验证体系综述 199

8.1.2 PHM验证系统案例介绍 201

8.2 PHM系统诊断能力技术指标 202

8.2.1故障检测能力核查技术指标 202

8.2.2故障隔离能力核查技术指标 203

8.2.3故障预测能力技术指标 204

8.3数据有效性验证策略 206

8.3.1数据有效性验证简介 206

8.3.2 PHM试验数据收集方法 206

8.3.3数据验证评估技术 207

8.4 PHM系统验证策略 208

8.4.1 PHM系统验证体系规划 208

8.4.2 PHM系统验证设计流程 209

8.4.3问题与挑战 211

8.5 PHM诊断能力验证技术 211

8.5.1验证思路 211

8.5.2试验实施流程 212

8.5.3故障注入技术 213

8.6 PHM预测能力的验证 228

8.6.1预测性能的度量 228

8.6.2预测失效时间的合时性 228

8.6.3预测模型的验证 228

第9章 PHM的相关标准/指南 230

9.1 OSA-EAI标准 230

9.1.1概况介绍 230

9.1.2 MIMOSA OSA-EAI的结构 230

9.1.3标准编制背景 230

9.1.4分析 232

9.2 OSA-CBM标准 233

9.2.1概述 233

9.2.2标准编制背景 235

9.2.3标准主要内容 237

9.2.4应用指南 237

9.3 CM&D系列标准 238

9.4 ARINC相关标准 240

9.4.1 ARINC-604标准 240

9.4.2 ARINC624标准 242

9.5 IEEE相关标准 245

9.5.1 IEEE 1232标准 245

9.5.2 IEEE1522标准 249

9.5.3 IEEE 1636.1标准 253

9.6 ISO 10303（STEP）标准 254

9.6.1 STEP标准简介 254

9.6.2 STEP标准的技术构成 258

9.6.3适用性分析 262

9.7政府项目管理——测试性和诊断性指南 263

9.7.1概况介绍 263

9.7.2指南体系结构 263

9.7.3适用性分析 264

索引词 266

参考文献 267