　　《裝備故障預測與健康管理技術》以裝備故障預測與健康管理係統設計與使用需求為牽引，以故障預測與健康管理係統的關鍵技術為綫索，係統闡述瞭裝備故障預測與健康管理係統的結構設計技術、傳感器應用技術、數據處理技術、健康狀態評估技術、故障預測技術、狀態維修決策技術和驗證與評估技術等理論和方法，並通過實例對相應的理論、方法和模型進行應用驗證分析。
　　《裝備故障預測與健康管理技術》可供裝備管理和裝備論證、研製、生産、試驗、部署、使用和保障部門及單位管理人員與工程技術人員閱讀，也可作為高等院校研究生、本科生的教學用書。

第1章概述
1.1 PHM的概念、內涵及其作用
1.1.1 PHM的概念
1.1.2 PHM的內涵
1.1.3 PHM的作用
1.2 PHM係統的結構和基本功能
1.2.1 OSA-CBM體係結構
1.2.2 PHM係統的信息結構
1.2.3 PHM係統的基本功能
1.3 PHM技術的産生與發展
1.3.1 PHM技術的産生
1.3.2 PHM技術的發展
1.3.3 美國國防部和NASA的PHM技術演變過程
1.4 PHM係統涉及的關鍵技術
1.4.1 結構設計技術
1.4.2 傳感器應用技術
1.4.3 數據處理技術
1.4.4 健康狀態評估技術
1.4.5 故障預測技術
1.4.6 狀態維修決策技術
1.4.7 驗證與評估技術

第2章 PHM係統結構設計技術
2.1 PHM係統的結構形式
2.1.1 集中式體係結構
2.1.2 分布式體係結構
2.1.3 分層融閤式體係結構
2.2 PHM係統結構形式的選擇
2.2.1 PHM係統結構形式的特徵
2.2.2 PHM係統結構形式選擇的影響因素
2.2.3 PHM係統結構形式選擇原則
2.3 PHM係統結構設計方法
2.3.1 PHM係統體係結構描述方法
2.3.2 PHM係統體係結構設計方法
2.3.3 PHM係統體係結構驗證評估方法
2.4 典型裝備的PHM係統結構
2.4.1 航空裝備PHM係統的體係結構
2.4.2 航天裝備PHM係統的體係結構
2.4.3 地空導彈裝備PHM係統的體係結構
2.4.4 艦船裝備PHM係統的體係結構
2.4.5 雷達裝備PHM係統的體係結構

第3章 PHM係統傳感器應用技術
3.1 監測對象選擇技術
3.1.1 監測對象選擇需考慮的因素
3.1.2 監測對象選擇方法
3.1.3 監測對象的類型
3.2 狀態特徵參數選取技術
3.2.1 裝備故障特徵及故障規律
3.2.2 監測對象的故障模式
3.2.3 監測對象狀態特徵參數選取
3.3 狀態監測傳感器選擇技術
3.3.1 PHM係統對傳感器的要求
3.3.2 PHM係統常用傳感器類型
3.3.3 PHM係統監測傳感器選擇
3.4 傳感器優化配置技術
3.4.1 傳感器優化配置的復雜性分析
3.4.2 傳感器優化配置過程
3.4.3 傳感器優化配置的有效獨立法
3.4.4 傳感器優化配置的符號定嚮圖法
3.4.5 傳感器優化配置的粒子群算法
3.4.6 傳感器優化配置的混閤蛙跳算法

第4章 P珈Ⅵ係統數據處理技術
4.1 數據清理技術
4.1.1 缺失數據處理技術
4.1.2 異常數據剔除技術
4.1.3 數據無量綱處理技術
4.2 數據分析技術
4.2.1 描述性分析技術
4.2.2 動態分析技術
4.2.3 相關分析技術
4.2.4 迴歸分析技術
4.2.5 聚類分析技術
4.2.6 數據平滑技術
4.3 特徵提取技術
4.3.1 離散傅裏葉變換
4.3.2 離散小波變換
4.3.3 卡洛南一洛伊變換
4.3.4 主分量分析法
4.3.5 Hadamard變換法
4.3.6 BP神經網絡法
4.4 數據挖掘技術
4.4.1 決策樹算法
4.4.2 人工神經網絡算法
4.4.3 粗糙集算法
4.4.4 遺傳算法

第5章裝備健康狀態評估技術
5.1 裝備健康狀態評估概述
5.1.1 裝備健康狀態的影響因素
5.1.2 裝備健康狀態評估的特點
5.1.3 裝備健康狀態評估常用方法
5.2 裝備健康狀態分級技術
5.2.1 健康狀態分級原則
5.2.2 健康狀態等級劃分方法
5.2.3 健康狀態等級描述
5.3 基於FMECA的裝備健康狀態評估
5.3.1 健康狀態評估參數的選取
5.3.2 健康裝態評估的步驟
5.3.3 健康狀態評估實例分析
5.4 基於測試數據的裝備健康狀態評估
5.4.1 測試數據的歸一化處理
5.4.2 D-S證據閤成規則
5.4.3 健康狀態指數的時間修正
5.4.4 健康狀態等級隸屬度函數
5.4.5 健康狀態評估的步驟
5.4.6 健康狀態評估實例分析
5.5 基於劣化度的裝備健康狀態評估
5.5.1 劣化度及其計算方法
5.5.2 健康狀態評估模型
5.5.3 健康狀態評估過程
5.5.4 健康狀態評估實例分析

第6章裝備故障預測技術
6.1 裝備故障預測技術概述
6.1.1 裝備故障預測的概念
6.1.2 裝備故障預測的內容
6.1.3 裝備故障預測的特點
6.1.4 裝備故障預測常用方法
6.2 基於ARMA模型的裝備故障預測
6.2.1 ARMA模型分析
6.2.2 故障預測的步驟
6.2.3 故障預測實例分析
6.3 基於改進GM（1，1）模型的裝備故障預測
6.3.1 傳統的GM（1，1）模型
6.3.2 GM（1，1）模型的灰色預測
6.3.3 新陳代謝GM（1，1）模型
6.3.4 故障預測實例分析
6.4 基於遺傳神經網絡的裝備故障預測
6.4.1 遺傳算法基本原理
6.4.2 遺傳神經網絡原理
6.4.3 故障預測性能評價指標
6.4.4 故障預測實例分析

第7章裝備狀態維修決策技術
7.1 裝備狀態維修決策概述
7.1.1 狀態維修決策的概念
7.1.2 狀態維修決策的內容
7.1.3 狀態維修決策的特點
7.1.4 狀態維修決策常用方法
7.2 基於模糊多屬性決策的裝備維修行為決策
7.2.1 模糊多屬性決策基本原理
7.2.2 模糊多屬性決策方法
7.2.3 模糊多屬性決策步驟
7.2.4 狀態維修行為決策實例分析
7.3 基於比例風險模型的裝備維修時機預測
7.3.1 威布爾比例風險模型
7.3.2 威布爾比例風險維修決策模型
7.3.3 狀態維修時機決策實例分析
7.4 基於實時可靠性評估的狀態檢測間隔決策
7.4.1 實時可靠性評估原理
7.4.2 狀態檢測間隔期決策模型
7.4.3 狀態檢測間隔決策實例分析

第8章 PHM係統驗證與評估技術
8.1 PHM係統驗證與評估概述
8.1.1 PHM係統設計階段劃分
8.1.2 PHM係統設計流程分析
8.1.3 PHM係統驗證與評估常用方法
8.2 PHM係統驗證技術
8.2.1 PHM係統驗證框架
8.2.2 PHM係統驗證試驗環境
8.2.3 PHM係統驗證指標體係
8.3 PHM係統評估技術
8.3.1 PHM係統使用效益評估
8.3.2 PHM係統技術成熟度評估
8.3.3 PHM係統研製風險評估
8.4 PHM係統開發的標準體係
8.4.1 國外PHM係統標準分析
8.4.2 PHM係統標準體係構建原則
8.4.3 PHM係統標準體係框架結構
8.4.4 PHM係統研製工作指導
參考文獻

精彩書摘

　　《裝備故障預測與健康管理技術》：
　　3）健康管理概念的引入
　　健康管理概念於20世紀80年代後期到90年代被引入到裝備維修保障領域。隨著人們對裝備質量管理研究的深入，形成瞭早期的全麵質量管理概念，即一種基於過程的可靠性改進方法。同時，軟件工程師創造齣瞭更加復雜的技術來檢測和測試軟件設計缺陷。緻使20世紀90年代初期，“飛行器健康監控”（VHM）一詞在NASA研究機構內部盛行，VHM是指適當地選擇和使用傳感器和軟件來監測太空交通工具的“健康”。但不久工程師們便發現VHM存在兩方麵不足：一是僅僅監控是不夠的，關鍵是根據所監控的參數應采取什麼措施，於是人們用“管理”一詞取代“監控”，用於錶達這一更活躍的實踐；二是考慮到飛行器僅僅是復雜的人一機係統的一個代錶，於是“係統”一詞很快代替瞭“飛行器”。因此，到20世紀90年代中期，“係統健康管理”成為涉及該主題的最通用的詞語。
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