电源系统故障预测与健康管理关键技术综述

本文档标题为"电源系统健康状态预测与管理综述"，它深入探讨了在现代高科技领域，特别是航空航天、核能、高速铁路等领域广泛应用的嵌入式系统中的电源系统健康状态预测与管理的重要性。随着嵌入式系统对可靠性的极高需求，电源系统的稳定性和寿命管理成为关键因素，直接影响着整个系统的安全运行。 作者们首先回顾了近年来国内外关于电源故障和劣化问题的研究进展，强调了建立电源劣化过程的非线性时变行为模型的重要性。这种模型能够捕捉到电源性能随时间变化的复杂特性，有助于识别出可能的故障模式并提前预防。他们指出，寻找能反映在线电源异常状态的特征量，如电压、电流波动、温度等，并开发有效的数据采集方法，是当前研究的核心内容。 预测电源剩余使用寿命的动态算法也被视为提升电源系统可靠性、可维护性和安全性的重要手段。通过机器学习、数据分析以及状态监控技术，可以预测电源何时可能出现故障，从而允许及时更换或维护，避免突发故障带来的潜在风险。此外，文中还提到了几个支持此项研究的基金项目，包括国际科技合作项目、国家自然科学基金项目以及北京市的科研资助，这些都反映出学术界对电源系统健康管理领域的重视和支持。 关键词"嵌入式系统"、"电源"、"劣化"和"剩余使用寿命"表明了论文的主要关注点，即嵌入式环境中电源系统的长期健康管理和预测技术。中图分类号TM912和文献标识码A表明该研究遵循了学术规范，并被收录在相应的科学期刊上，文章编号1002-087X(2013)10-1881-03则指出了具体的刊载位置和期数。 这篇综述旨在为电源系统健康状态预测与管理领域的研究人员提供一个全面的视角，讨论了现有技术挑战、发展趋势以及未来可能的研究方向，对于提高嵌入式系统整体性能具有重要意义。