词条概述：
故障预测与健康管理(Prognostics Health Management, PHM)是一种系统工程故障预测与健康管理方法，应用于航空等领域，以满足自主保障、自主诊断的要求。它是基于状态的维修(Condition Based Maintenance, CBM)的升级发展，强调资产设备管理中的状态。故障预测与健康管理通过利用传感器、数据采集和存储、数据分析等技术手段，对设备进行实时监测和诊断，预测可能出现的故障，并及时采取措施进行维修或预防性维护，以保持设备的正常运行状态。这种方法可以帮助提高设备的可靠性和安全性，降低故障发生的概率和维修成本，提高设备的运行效率。在航空领域，故障预测与健康管理被广泛应用于飞机发动机、机载电子设备、航空电子设备等关键部件的维护和管理。通过实时监测和诊断，可以及时发现潜在故障，避免事故的发生，提高飞行的安全性和可靠性。总之，故障预测与健康管理是一种先进的设备管理方法，可以帮助企业提高设备的运行效率、降低维修成本、提高生产效益，对于航空等领域的关键设备的管理具有重要的意义。故障预测与健康管理应用于航空等领域的系统工程故障预测与健康管理PHM（Prognostics Health Management）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，condition based maintenance)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。基本信息
| 中文名 | 故障预测与健康管理 |
| 外文名 | PHM（Prognostics Health Management） |
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F404发动机、PW的F117发动机等等。让它声名显赫的时机，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1982年F-18大黄蜂机队F404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。但是现在看来，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)。发展现状难点某型飞机推进系统健康监控系统架构而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。国内现在状态监测水平都不很高，Health Management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跟航空有很深的渊源，在航空领域有着较为成熟的概念模型和深入的讨论。与此同时，在石化、能源、制药、离散制造等设备运营上，同样有着广泛的应用前景，值得关注。
