航空電子產(chǎn)品預(yù)測與健康管理技術(shù)

第1章 緒論
1.1 PHM基本概念
1.2 PHM的發(fā)展歷程
1.2.1 外部測試的發(fā)展歷程
1.2.2 機(jī)內(nèi)測試的發(fā)展歷程
1.2.3 機(jī)內(nèi)測試到綜合診斷
1.2.4 由綜合診斷到PHM系統(tǒng)
1.3 PHM的應(yīng)用
1.3.1 軍用領(lǐng)域的PHM
1.3.2 民用領(lǐng)域的PHM
1.3.3 F-35中的PHM應(yīng)用

第2章 PHM系統(tǒng)概述
2.1 PHM系統(tǒng)體系架構(gòu)
2.1.1 0SA-CBM架構(gòu)
2.1.2 系統(tǒng)工作原理
2.1.3 JSF的PHM系統(tǒng)
2.2 航空電子系統(tǒng)PHM設(shè)計(jì)
2.2.1 PHM設(shè)計(jì)的工作內(nèi)容
2.2.2 航空電子產(chǎn)品PHM各層次的設(shè)計(jì)

第3章 PHM的傳感器系統(tǒng)
3.1 傳感器概述
3.1.1 傳感器的定義
3.1.2 傳感器的分類
3.1.3 航空電子產(chǎn)品PHM傳感器
3.2 傳感器的選擇與布局
3.2.1 傳感器選擇應(yīng)考慮的因素
3.2.2 傳感器的布局
3.3 PHM傳感器的發(fā)展方向

第4章 狀態(tài)監(jiān)測
4.1 概述
4.2 航空電子單元環(huán)境及故障應(yīng)力分析
4.3 典型電路模塊的敏感參數(shù)體系
4.3.1 處理模塊的敏感參數(shù)體系
4.3.2 電源模塊的敏感參數(shù)體系
4.3.3 存儲(chǔ)模塊的敏感參數(shù)體系
4.4 信號調(diào)理
4.5 信號采集
4.5.1 信號采集的基本考慮
4.5.2 同步采集技術(shù)
4.6 信號處理
4.6.1 信號的分類
4.6.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.6.3 數(shù)據(jù)壓縮
4.6.4 特征提取
4.7 基于小波的信號處理
4.7.1 小波概述
4.7.2 小波變換理論
4.7.3 基于小波的降噪方法
4.7.4 基于小波的數(shù)據(jù)壓縮方法
4.8 狀態(tài)基線設(shè)定

第5章 故障診斷
5.1 概述
5.2 故障診斷的流程
5.2.1 設(shè)備審查
5.2.2 FMECA分析確認(rèn)
5.2.3 備選維修任務(wù)
5.2.4 選擇測量方法
5.2.5 數(shù)據(jù)收集和分析
5.2.6 提高診斷置信度
5.3 機(jī)內(nèi)測試設(shè)計(jì)
5.3.1 BIT技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢
5.3.2 BIT設(shè)計(jì)的原則
5.3.3 BIT功能、組成及基本原理
5.4 自動(dòng)測試系統(tǒng)設(shè)計(jì)
5.4.1 簡介
5.4.2 ATS系統(tǒng)基本組成
5.4.3 測試程序集設(shè)計(jì)
5.4.4 兼容性設(shè)計(jì)
5.4.5 自動(dòng)測試系統(tǒng)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)
5.4.6 國內(nèi)外自動(dòng)測試系統(tǒng)平臺開發(fā)和使用現(xiàn)狀
5.5 電子電路常用故障診斷算法
5.5.1 故障字典法
5.5.2 基于證據(jù)理論的故障診斷技術(shù)
5.5.3 離散事件系統(tǒng)理論法
5.5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
5.5.5 故障驗(yàn)證法（網(wǎng)絡(luò)撕裂法）
5.5.6 基于相關(guān)性模型的診斷設(shè)計(jì)方法
5.6 其他故障診斷方法
5.6.1 基于故障樹的診斷方法
5.6.2 基于Petri網(wǎng)的故障診斷方法
5.6.3 基于支持向量機(jī)的方法
5.7 故障綜合診斷
5.7.1 綜合診斷的提出與發(fā)展
5.7.2 綜合診斷的內(nèi)涵
5.7.3 主要技術(shù)難點(diǎn)
5.7.4 綜合診斷的設(shè)計(jì)

第6章 故障預(yù)測
6.1 概述
6.2 故障預(yù)測設(shè)計(jì)的一般過程
6.2.1 確定預(yù)測需求
6.2.2 確定故障類型
6.2.3 分析支撐數(shù)據(jù)
6.2.4 選擇預(yù)測方法
6.3 基于預(yù)警電路的故障預(yù)測技術(shù)
6.4 基于損傷標(biāo)尺的故障預(yù)測技術(shù)
6.5 基于失效物理模型的壽命預(yù)測技術(shù)
6.5.1 基于失效物理模型的剩余壽命預(yù)測技術(shù)實(shí)施過程
6.5.2 應(yīng)用案例
6.6 基于模型的方法
6.6.1 時(shí)間序列法
6.6.2 卡爾曼濾波
6.6.3 隱馬爾科夫模型
6.6.4 灰色模型
6.7 基于故障預(yù)兆監(jiān)控和推理的方法
6.7.1 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的故障預(yù)測
6.7.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.7.3 支持向量機(jī)
6.7.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
6.7.5 粒子濾波
6.7.6 基于專家系統(tǒng)的故障預(yù)測方法
6.8 故障預(yù)測技術(shù)的發(fā)展趨勢
6.8.1 智能預(yù)測BIT
6.8.2 集成智能故障預(yù)測技術(shù)
6.8.3 智能故障預(yù)測系統(tǒng)
6.8.4 基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程分布式智能故障預(yù)測系統(tǒng)

第7章 健康評估與決策生成
7.1 概述
7.1.1 國外應(yīng)用情況
7.1.2 國內(nèi)應(yīng)用情況
7.2 健康狀態(tài)評估
7.2.1 健康評估的內(nèi)容
7.2.2 健康狀態(tài)評估方法
7.3 決策生成
7.3.1 PHM推理決策的任務(wù)
7.3.2 PHM推理決策生成的技術(shù)方法
7.3.3 PHM推理決策生成方法的研究趨勢

第8章 PHM系統(tǒng)的驗(yàn)證
8.1 概述
8.1.1 核查和驗(yàn)證體系綜述
8.1.2 PHM驗(yàn)證系統(tǒng)案例介紹
8.2 PHM系統(tǒng)診斷能力技術(shù)指標(biāo)
8.2.1 故障檢測能力核查技術(shù)指標(biāo)
8.2.2 故障隔離能力核查技術(shù)指標(biāo)
8.2.3 故障預(yù)測能力技術(shù)指標(biāo)
8.3 數(shù)據(jù)有效性驗(yàn)證策略
8.3.1 數(shù)據(jù)有效性驗(yàn)證簡介
8.3.2 PHM試驗(yàn)數(shù)據(jù)收集方法
8.3.3 數(shù)據(jù)驗(yàn)證評估技術(shù)
8.4 PHlM系統(tǒng)驗(yàn)證策略
8.4.1 PHM系統(tǒng)驗(yàn)證體系規(guī)劃
8.4.2 PHM系統(tǒng)驗(yàn)證設(shè)計(jì)流程
8.4.3 問題與挑戰(zhàn)
8.5 PHM診斷能力驗(yàn)證技術(shù)
8.5.1 驗(yàn)證思路
8.5.2 試驗(yàn)實(shí)施流程
8.5.3 故障注入技術(shù)
8.6 PHM預(yù)測能力的驗(yàn)證
8.6.1 預(yù)測性能的度量
8.6.2 預(yù)測失效時(shí)間的合時(shí)性
8.6.3 預(yù)測模型的驗(yàn)證

第9章 PHM的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)／指南
9.1 OSA-EAI標(biāo)準(zhǔn)
9.1.1 概況介紹
9.1.2 MIMOSAOSA-EAI的結(jié)構(gòu)
9.1.3 標(biāo)準(zhǔn)編制背景
9.1.4 分析
9.2 0SA-CBM標(biāo)準(zhǔn)
9.2.1 概述
9.2.2 標(biāo)準(zhǔn)編制背景
9.2.3 標(biāo)準(zhǔn)主要內(nèi)容
9.2.4 應(yīng)用指南
9.3 CM&D系列標(biāo)準(zhǔn)
9.4 ARINC相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)
9.4.1 ARINC一604標(biāo)準(zhǔn)
9.4.2 ARINC624標(biāo)準(zhǔn)
9.5 IEEE相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)
9.5.1 IEEEl232標(biāo)準(zhǔn)
9.5.2 IEEEl522標(biāo)準(zhǔn)
9.5.3 IEEE1636.1 標(biāo)準(zhǔn)
9.6 ISO10303（STEP）標(biāo)準(zhǔn)
9.6.1 STEP標(biāo)準(zhǔn)簡介
9.6.2 STEP標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)構(gòu)成
9.6.3 適用性分析
9.7 政府項(xiàng)目管理——測試性和診斷性指南
9.7.1 概況介紹
9.7.2 指南體系結(jié)構(gòu)
9.7.3 適用性分析
索引詞
參考文獻(xiàn)