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　　PHM平臺模型分類：

　　基于模型的故障診斷與預測

　　故障診斷與預測一般需要先在系統(tǒng)的模型上測試和驗證，以較少的耗費來獲取直觀有效的數(shù)據(jù)信息。應用基于故障診斷與預測技術(shù)的系統(tǒng)模型，通常由一定的領(lǐng)域的專家給出，經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)驗證，通常比較真實可靠?；谀Ｐ偷墓收显\斷與預測技術(shù)能深入對象系統(tǒng)本質(zhì)的性質(zhì)和實現(xiàn)實時的故障預測，并且對象系統(tǒng)的故障特征通常與模型參數(shù)相近或是緊密相聯(lián)系。隨著對設備故障演化機理理解的逐步深入，PHM平臺模型可以被逐漸修正來提高其預測精度。

　　但是，實際工程應用要求對象系統(tǒng)的數(shù)學模型具有較高的精度與復雜的動態(tài)系統(tǒng)，建立精確的數(shù)學模型往往是個難于解決的矛盾。因此基于模型的故障診斷與預測技術(shù)的實際應用范圍和效果常常受到制。人們通過大量研究論證，逐步提出了許多相關(guān)的解決辦法。如基于隨機濾波理論的故障預測技術(shù)是基于模型的故障預測技術(shù)的典型代表，包括卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波、無味濾波和粒子濾波。

　　基于狀態(tài)信息的故障診斷與預測

　　現(xiàn)在基于狀態(tài)的維修手段，直接采信被觀測對象功能及性能信息進行故障診斷，是置信度很高的故障診斷、維修方法，得到了成功的應用。CBM方式是通過對設備工作狀態(tài)和工作環(huán)境實時監(jiān)測，借助人工智能等先進的計算訪求，診斷、預測和合理安排設備未來的維修調(diào)度時間。CBM方法根據(jù)設備的實際運行狀態(tài)確定設備的較小維護時間，降低設備全壽命周期費用，增加設備的穩(wěn)定性。CBM的思想即只有在設備需要維護時，才進行必要的維護，大大減少了PHM平臺不必要的檢修、診斷耗費。

　　基于知識的故障診斷與預測

　　在實際工程應用中，常常無法獲得對象系統(tǒng)的精確數(shù)學模型，這就大大限了PHM平臺基于模型的故障診斷與預測方法的實施。而基于知識的故障診斷與預測訪求不需要對象系統(tǒng)精確的數(shù)學模型，同時能夠有效地表達對象相關(guān)的領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗知識，因此是很有前景的方法?；谥R的故障診斷與預測技術(shù)的較大優(yōu)勢就是能夠充分利用對象系統(tǒng)有關(guān)的領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗知識。

　　洛陽大工檢測技術(shù)有限公司主要從事于擁有自主知識產(chǎn)權(quán)、針對重點工業(yè)設備狀態(tài)在線監(jiān)測系統(tǒng)的開發(fā)、集成、生產(chǎn)、售后、市場營銷以及技術(shù)咨詢和服務，歡迎廣大客戶選購。

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