故障预测与健康管理：模型、数据驱动与混合方法综述

本文是一篇关于故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management，简称PHM）的综述性论文，由何源川、王晨升和马玉三位作者合作完成，其中何源川专注于研究生阶段的研究，而王晨升则担任副教授并负责通信联络。研究背景设在中国科技论文在线上，主要探讨了PHM技术的基本概念和关键领域。 PHM是工业界和学术界关注的重要课题，它涉及设备在整个生命周期内的健康状态监测、故障识别和预测，以及预防性维护策略的制定。文章首先明确了PHM的主要目标，即通过有效管理设备健康状态，提高生产效率，降低维护成本和停机时间。 在故障预测方法方面，作者将这些技术归纳为三大类别： 1. **基于模型的预测方法（Model-based approaches）**：这种方法依赖于对设备内部物理过程的深入理解，建立数学模型来描述设备性能随时间的变化。优点是可以提供准确的预测，但可能受限于模型的复杂性和对实际运行环境的精确了解。适用于已知模型结构的系统，如机械或航空领域的设备。 2. **数据驱动的预测方法（Data-driven approaches）**：这种技术利用历史运行数据进行学习，通过统计分析或机器学习算法来发现潜在的模式和趋势。其优点在于无需深入了解物理原理，可适应各种类型的数据，但可能受数据质量、噪声和过拟合等因素影响。适用于数据丰富的复杂系统。 3. **混合预测方法（Hybrid approaches）**：结合了前两者的优势，既考虑了物理模型的精确性，又利用了数据驱动的灵活性。这种混合方法通常在模型不完整或数据不足时尤为有效，但设计和实施较为复杂。 论文还讨论了每种方法的优缺点，并分析了它们在不同应用场景下的适用条件。关键词包括故障预测与健康管理（PHM）、剩余使用寿命、数据驱动故障预测、基于模型的故障预测和混合故障预测。最后，文章可能按照中图分类号TP277A归类，展示了其在工程技术和管理科学领域的研究定位。 这篇综述论文为读者提供了一个全面的框架，帮助理解故障预测与健康管理技术的不同策略，并为工程师、研究人员和管理者提供了选择合适的PHM方法的参考依据。