飞行器健康管理技术研究现状.doc

版本：V1.0
密级：内部

飞行器健康管理技术研究现状
调研报告

研究生：钱朋朋

空间自动化技术研究中心
中国科学院沈阳自动化研究所
2010-12-17

目 录

一、 综合飞行器健康管理技术 4
1.1 技术背景与发展现状 4
1.2 IVHM系统的结构及功能 5
1.3 IVHM技术研究的难点和关键技术 9
二、 故障预测与健康管理技术 11
2.1 PHM技术的发展历程及应用现状 11
2.2 PHM系统的结构、功能及关键技术 13
三、 国内外主要研究单位 15
3.1 国外主要研究单位 15
3.2 国内主要研究单位 15
四、 其他 16
4.1 有关学术组织简介 16
4.2 有关学术会议简介 17
4.3 有关学术期刊 19
4.4 有关学术论坛 19
五、 结语 19

摘 要
健康管理技术是继故障诊断技术之后的又一项重要技术，是先进传感技术、通信技术同人工智能技术的高度综合，以故障检测、隔离和重构为基础，注入了当前先进的网络技术、信息技术和推理技术。在国民经济的不同行业中，尤其在航空、航天等高新技术领域，有着举足轻重的作用。飞行器健康管理技术的主要功能是了解、修复飞行器及其元部件故障。近些年来，在飞机、无人机、航天器等飞行器中得到了广泛应用。
健康管理技术的两种典型代表是NASA、波音、霍尼韦尔等研究单位提出的综合飞行器健康管理技术（Integrated Vehicle Health Management，IVHM）和洛克希德·马丁公司在联合攻击战斗机（Joint Striker Fighter，JSF）项目中提出的故障预测与健康管理技术（Prognostics and Health Management，PHM），其中综合飞行器健康管理技术（IVHM）是在故障预测与健康管理技术（PHM）的基础上，加上地面的联合分布式信息系统（Joint Distribute Information System，JDIS）而形成的。PHM和IVHM各有优缺点，由此，近些年，我国有学者设计出了综合飞行器故障预测与健康管理系统(Integrated Vehicle Prognostics and Health Management System，IVPHMS) ，该系统综合利用了IVHM和PHM系统的特点与优势，理论上应具有更加完善的功能。
本文通过对IVHM、PHM相关文献的整理，对基本概念进行了归纳和总结，力求对IVHM、PHM技术的发展进行全面的了解，理清IVHM、PHM的发展历程及关键技术，并对国内外现有的主要研究单位及学术组织进行了归纳和概括，以使读者对健康管理技术有更加详尽的了解，为我国在相关领域的研究工作提供有力的帮助。
关键词：健康管理技术；综合飞行器健康管理技术；故障预测与健康管理技术；综合飞行器故障预测与健康管理系统

一、 综合飞行器健康管理技术
1.1 技术背景与发展现状
随着航空航天技术的发展，飞行器的安全性与可靠性，以及飞行器后勤保障体系的高效和经济性等越来越成为发展航空航天技术无法回避的问题。美国联邦航卒局(FAA)和国家运输安全委员会(NTSB)的统计数据表明，过去17年来全世界飞行事故有24％是由飞行器子系统和部件的故障引起，26％是由飞行失控引起，而很大一部分飞行失控是由硬件和系统的故障引起的[1，2]。此外，航空航天工业也面临着巨大的经济压力，航空公司每年在飞行器后勤保障上花费310亿美元，平均每一个小时的飞行时间要有12个小时的后勤保障时间。为提高飞行器的可靠性与安全性，降低成本，美国国家航空航天局(NASA)提出了飞行安全计划——飞行器综合健康管理(Integrated Vehicle Health Management，IVHM)技术。IVHM技术将飞行器各个子系统的故障监测、故障诊断、影响评估、故障预测等，及其相应的处理措施和后勤保障的安排等综合为一个对飞行器健康状况的综合管理系统[3，4]，从提出至今经历了一个漫长的从概念到具体实现的发展过程，目前尚未出现一个具备完整健康管理功能的IVHM系统，但IVHM技术在飞行器安全性、可靠性、经济性等方面的突出作用，受到航空航天工业科研与生产单位的广泛认同，成为航空航天工业发展的一种必然趋势[1-2，5-9]。
IVHM系统的工作原理是：将飞行器的健康状态从前端传感器的信号到后端地面后勤保障的决策执行的整个过程集成为一个综合系统来统一管理，实现故障检测、诊断和预测以及决策支持的自动化与智能化。IVHM经历了多年的发展，名称以及特点等都发生了很大变化，目前不同组织仍然使用不同名称，健康管理相关的名称大致经历了如下的发展过程[6，9，10]：
(1) FDIR(fault detection，isolation and recovery)：故障诊断、隔离与重构；
(2) Autonomy：功能自治；做成图示的形式 最好有时间
(3) VHM(vehicle health monitoring)：飞行器健康监测；
(4) SHM(system health management)：系统健康管理(首次尝试将安全性、可靠性、故障管理、可测试性和成本效益分析集成到一个共同的系统框架中)；
(5) VHM(vehicle health management)：飞行器健康管理；1998
(6) IVHM(integrated vehicle health management)：飞行器综合健康管理。
IVHM技术是NASA近些年（具体哪一年）在其可重复使用空间飞行器（reusable launch vehicle，RLV）中正式提出的[2，6，11-12]，其前身为1998年NASA在X-33 RLV项目中提出的VHM技术[12]。IVHM系统通过在飞行器系统中集成和应用先进的软件、传感器、智能诊断、数字通信、系统集成等技术，来实现对飞行器系统智能的、系统级的健康评估和控制、信息和决策管理，帮助操作人员完成飞行任务，减小风险和危害。
伴随着IVHM的发展，也出现了许多用于VHM的诊断推理工具（都有哪些 做成表或图），如：Ames研究中心开发的Livingstone诊断推理工具，已成功应用于DS-1、X-34、X-37等项目中；JPL(Jet Propulsion Laboratory)开发的推理工具SHINE和诊断工具BEAM，成功用在X-33等中；此外还有基于模型的推理机TEAMS成功用在K-1等中[6，13]、基于模型的软件工具FACT[11，14]等。新型的传感器[5]、先进的诊断推理算法和系统集成方法等的应用也成为IVHM技术发展的重要成果。
综上所述，IVHM技术已经得到一定的发展，但还不完善，尚处于原理、部分功能和概念的验证阶段，目前还没有具备完整IVHM功能的系统。
1.2 IVHM系统的结构及功能
1.2.1 IVHM系统的功能分层
对应健康管理行为的需要，按数据、信息、知识、决策的管理过程和信息传递过程，可将综合飞行器健康管理系统分成6个信息层，分别为信号处理层、状态监控层、健康评估层、预测层、决策支持层以及人机交互层。该结构支持平台上和地面的组成部分，并包括与所有支持系统(例如维护和后勤)、子系统／飞行器控制以及任务／运行管理的交互界面[15]。
(1)信号处理层
该层获取并处理来自传感器与控制系统的输入数据，既包括专用的功能状态、正常与否的指示，也包括依照设定的特征空间提取数据的内容特征。通常的提取算法包括快速傅里叶变换、小波、滤波器或统计(平均，标准偏差)等。
(2)状态监控层
该层对子系统、部件的行为以及材料的状况进行测试和报告，此外也对运行环境进行检测和报告。状态监控层的关键输入包括“信号处理层”处理过的信号以及来自“健康评估层”的控制输入和报告准则，其中报告准则用于控制报告的时间和阈值大小，而输出则为对检测部分、子系统、系统的状况报告信息。
(3)健康评估层
该层的功能是持续融合来自状态监控层以及其他健康评估部分的多个信息源的数据，诊断并报告检测部分和子系统的健康状态，并据此进行故障隔离、完成余度管理、实时综合资源管理和优化以及重组／重构。特殊功能包括间歇状况的分析、特殊数据的收集、事件的相关性分析以及未知故障和事件的报告等。健康评估的节点应能面向测试或健康评估策略实现诊断，以及命令控制系统动作以处理未知故障或断续发生的事件。控制动作包括对状况监视器或健康评估节点报告的控制，以及对数据收集和任务优先级的控制。此外健康评估节点也可将资源管理能力包括在内，以充分利用数据存储、处理和通讯的资源。
(4)预测层
该层的功能是对部件和子系统在使用工作包线和工作应力下的剩余使用寿命进行估计。使用工作包线和工作应力可参照预先设定的强度或直接对运行强度进行估计得出。
(5)决策支持层
该层包含操作和支持系统，例如任务／操作性能评估和规划、维修推理机以及维修资源管理。该层为维修资源管理和其他监视综合健康管理系统的性能和有效性的处理过程提供支撑。
(6)人机交互层
该层应具备与其他所有层通讯的能力，并可通过便携式维修设备、维修管理和操作管理实现综合健康管理系统与维修人员的人机交互界面功能。
以上6层结构中，信号获取和处理、状态监控、健康评估等3层位于飞行器平台上，是健康管理、任务载荷管理的主要内容。3层的功能可直接借助飞行器子系统中的传感器、处理器以及分布式系统互联网络和计算单元来具体实现。预测、决策支持和人机交互等3层功能需要更强的计算处理资源，以及更加广泛、完整、全局性的数据资料和历史性档案，主要由地面的相应健康管理子系统／设备来实现。
1.2.2 综合健康管理系统的组成
IVHM综合健康管理系统由地面和机载两部分组成[3]，典型系统框图如下所示：图1 IVHM系统结构[1]
（1） 机载IVHM系统
机载IVHM功能包括诊断、故障报告、机械恢复管理、可能的维修和决策支持等，主要由结构系统、推进系统和航电系统等几个相对独立的子系统组成，每个系统按各自特点具有相对独立的健康管理系统，在子系统级别上健康管理的概念与传统的FDIR差别不大[2，3]。各个子系统的健康管理遵循传统的FDIR从传感器信号到最终决策的过程。这些独立的子系统健康管理的综合共同构成了飞行器综合健康管理系统。此外，机载IVHM的子系统、附件还包括液压、电气系统、动力系统、燃油和润滑系统等。IVHM对这些子系统的管理过程不是简单的相加，而是对这些子系统进行管理、协调，对子系统功能的进一步挖掘和升级，根据各个子系统之间的相互关联，对各个子系统的健康管理信息进行融合管理，获得由单一子系统不能获得的飞行器整体健康信息，实现有关飞行器整体的综合健康管理。
（2）地面IGHM系统
地面综合管理系统包括地面操作系统和地面维护系统两部分。其中：地面操作系统对下载到地面的飞行器飞行数据进行进一步的实时诊断，根据故障历史信息作出预测，指导和帮助飞行员完成指定任务，并将故障维护信息发送给后勤保障系统。地面操作系统也进行数据的事后诊断，并将诊断数据保存在数据库服务器中。地面维护系统确定需要进行的维护工作，优化和组织人员，维护资源配置，记录维护数据，测试和验证维修结果。
1.2.3 IVHM系统的框架
IVHM是一项复杂的系统工程，涵盖了整个飞行器的任务执行过程，作为一个整体，它的系统设计、分析、结构优化、功能划分，以及信息管理、数据流程、通讯等，是诊断、预测、决策执行等功能实现的基础[2,16-18]。有关IVHM系统框架方面的研究，一直都是IVHM发展的重点之一。现有技术是在以往故障诊断和任务管理等系统的基础上进行升级和补充，增加故障诊断的对象，提高了故障诊断的效率。如何整合这些系统功能以及优化组合功能配置，使健康管理系统功能更加完善成为首要解决的问题。文献[17]中设计了一种IVHM框架，将飞行器主要的11个机载功能分配到不同的IVHM功能模块中，实现完整的飞行器管理，不仅增强了飞行器的安全性和任务的成功率，而且使飞行器操作更有效率。
文献[19]提出了一种基于三个推理机的可扩展的诊断推理基本结构，包括一个异常[20]推理机、一个诊断推理机、一个预测推理机。预测推理机根据飞行器各个系统各种特定的预测算法结果，指出最有可能的故障模式，系统使用集成的模型预测可能的故障对飞行器整个系统的影响，比较异常和诊断推理机的输出，判断三种算法结果是否一致，来执行相应的操作，这种三推理机的基本结构(见图2)可以用于各个部件、子系统、子系统之间各等级的健康管理中，具有可扩展性。
图2 三推理机的IVHM系统结构图[19]
1.3 IVHM技术研究的难点和关键技术
IVHM技术研究的难点和关键技术包括以下方面[1]：
（1） 系统集成
IVHM是由多个分系统组成的系统，各个分系统的功能划分、成本效益分析、各分系统之间的相互协作机制、数据流程、数据通讯的标准、数据接口、数据库等都是关系到整个IVHM系统完整、高效、经济的重要组成部分。目前系统的集成主要是在现有系统上的功能添加，各个技术环节没有形成统一的标准和定义，系统的集成度和自动化水平不高。迫切需要建立一个IVHM系统集成的标准，包括对系统各部分功能的完整定义；新型高效的协作机制；高效的任务调度机制；高教、稳定的数据通讯标准；功能强大、安全可靠的数据库等。
（2） 传感器的选择和优化布置
传感器系统是IVHM的信息源，飞行器的特性要求所选择的传感器应具备轻质、小体积、抗毁、抗干扰、工作温度范围大、低功耗、高性能、环境适应性强等特点，要求传感器布置在最能反应飞行器相应参数变化的点上，准确及时地反应飞行器的参数变化，通过优化布置提高传感器系统效能，降低传感器成本。一些新型的传感器如：微／纳米传感器、光纤传感器、无线传感器和采用数字信号通讯的智能传感器 [5，21，22-23] 等，具有良好的应用前景。目前急需提高这些新型传感器的技术成熟度、研究开发新的应用方法、高效健壮的组网方式、传感器容错技术，研制更多新型、高效的传感器，研究传感器优化布置的评价体系方法，满足在IVHM系统中的实际需要。
（3） 诊断与预测技术
故障诊断与预测是健康管理的核心技术，目前有关健康管理的研究工作大部分集中在部件、子系统等的故障诊断和预测技术上，形成了一些比较成熟的诊断和预测技术(如基于模型、基于规则、基于数据等诊断和预测方法)，但还存在故障诊断不够全面、故障发生发展和传播的机理不明确、虚警率高、系统级故障关联不明确、预测准确性低、寿命周期成本利用率低等问题。在现有的技术水平上，需要加深对故障的理解和认识，建立准确的有关故障发生发展和传播的数学模型，建立一种诊断和预测的架构，选择和集成恰当的诊断和预测方法，各取所长，提高信息的利用率，实现对故障多角度、多参数的诊断和预测，完善和提高诊断和预测的水平。
（4） 数据融合技术
数据融合是对多个信息的综合与提炼，得出更深层、更准确、更可靠的结论。IVHM系统从信号提取、故障检测、诊断和预测、状态评估、决策支持等各个阶段都需要广泛使用数据融合技术，数据融合在传感器级、特征级、决策级等多个等级上进行，实现对对象的多层次、多角度、多参数的检测和诊断以及预测，决策命令的综合智能化，可采用：贝叶斯推论、D-S判据理论、加权融合、模糊逻辑推论和神经网络融合等[4]多种融合算法。在健康管理系统中，数据融合对象选择不合理或算法参数选择不合理，容易导致融合后诊断精度下降、故障被掩盖、出现虚警等问题。在实际应用中需深入理解数据间的关联，根据需要权衡融合级别，选择恰当的融合算法和参数，开发一种适合IVHM的融合体系架构，与IVHM的系统集成架构协同一致。
（5） 决策支持技术
决策支持技术是面对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的信息系统。决策支持技术是健康管理系统区别于以往健康监测系统的重要方面，是健康管理系统最上层的管理和信息系统，是实现任务决策自动化、智能化的关键。健康管理系统要求决策支持技术能够分析和识别有关健康问题；形成候选的决策方案(目标、规则、方法和途径等)；构造决策问题的求解模型(如数学模型、运筹学模型、程序模型、经验模型等)；建立评价决策问题的各种准则(如价值准则、科学准则、效益准则等)；多方案、多目标、多准则的比较和优先级划分；综合分析决策方案的作用和影响，以及环境因素、变量对决策方案或结果的影响程度等。
以上5个方面是综合健康管理系统的主要构成，也是亟待解决和完善的技术要素。此外，对于IVHM技术的分析、仿真、实验验证的技术、方法和工具等，评估IVHM系统安全性、成本效益的仿真和实验计划、方法和工具等也均是开展IVHM相关研究的重要内容[2，24-27]。
二、 故障预测与健康管理技术
2.1 PHM技术的发展历程及应用现状
故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management ，PHM）[28]技术的起源可以追溯到20世纪50年代到60年代。当时，航空航天领域极端的环境和使用条件驱动了最初的可靠性理论、环境试验和系统试验以及质量方法的诞生。随着宇航系统复杂性的增加，由设计不充分、制造误差、维修差错和非计划事件等各种原因导致的故障几率也在增加，迫使人们在70年代创造出新的方法来监视系统状态，预防异常属性，导致了机上关键故障响应方法的出现，如故障保护和冗余管理。随后出现了诊断故障源和故障原因的技术，并最终导致了故障预测方法的诞生。20世纪90年代初期，“飞行器健康监控(VHM)”一词在NASA研究机构内部盛行，它是指，适当地选择和使用传感器与软件来监测太空交通工具的“健康” 。工程师们不久发现，VHM这个术语存在两方面不足。首先，仅仅监控是不够的，真正的问题是根据所监控的参数采取什么措施。“管理”一词不久就代替了“监控” ，其次，考虑到飞行器仅仅是复杂的人-机系统的一个方面，“系统”一词很快代替了“飞行器” ，因此，到20世纪90年代中期，“系统健康管理”成为涉及该主题的最通用的词语。20世纪90年代末，美军重大项目F-35联合攻击机(JSF)项目的启动，为预测与健康管理(PHM)技术的诞生带来了契机。PHM是JSF项目实现经济承受性、保障性和生存性目标的一个关键所在。JSF的PHM系统是当前飞机上使用的机内测试(BIT)和状态监控的发展，这种发展的主要技术是从状态(健康)监控向状态(健康)管理的转变，这种转变引入了故障预测能力，借助这种能力从整个系统(平台)的角度来识别和管理故障的发生。其目的是减少维修人力、增加出动架次率、实现自主式保障。美国国防部和NASA在PHM／ISHM相关技术方面的演变过程如表1所示。
DoD
NASA
1950s
l 可靠性分析
l 系统试验与评价
l 质量方法
l 可靠性分析
l 系统试验与评价
1960s
l 建模
l 故障分析
l 建模与仿真
l 故障分析
l 数据的遥测
l 系统工程
1970s
l 系统监控
l 以可靠性为中心的维修
l 系统工程
l 机内测试（BIT）
l 系统监控
l 机上故障保护
l 冗余管理
l 拜占庭计算机故障理论
1980s
l 扩展BIT
l 数据总线和数字处理
l 发动机健康监控
l 全面质量管理
l 扩展BIT
l 数据总线和数字处理
1990s
l 综合诊断
l 飞行数据记录
l 诊断
l 飞行器健康监控
l 飞行器健康管理
l 系统健康管理
2000s
l 预测
l 综合飞行器健康监控
l 综合飞行器健康管理
l 综合系统健康监控
l 综合系统健康工程和管理
表1 DoD和NASA通向PHM/ISHM的技术演变过程
近些年来，随着计算机技术、人工智能技术、微电子技术和微机电技术等信息技术的飞速发展和系统复杂化、综合化水平的提高，武器装备的嵌入式诊断技术正在从过去单纯的电子／航电设备BIT和结构／机械设备的状态监控向覆盖武器装备所有重要系统和关键部件的机载预测与健康管理(PHM)方向发展演变。PHM之类技术受到各国军方和工业界的广泛关注，各方都在积极采取各种方式加速这类军民两用技术的开发和利用。随着PHM技术在军事和民用领域的广泛应用，世界各国对PHM技术的兴趣日渐浓厚。近年来，有关PHM技术的研发和学术交流活动非常活跃。NASA举办了首届国际宇航“综合系统健康工程和管理(ISHEM，航天领域的PHM)论坛” ，将其作为一门新的学科推出；美国圣地亚国家实验室与美国能源部、国防部、工业界和学术界合作建立了预测与健康管理(PHM)创优中心(COE)，支持PHM技术开发和技术试验和确认；马里兰大学成立预测与健康管理联合会，致力于电子预测与管理方法的研究和培训；美国、欧洲和日本都纷纷召开PHM研讨会，而这些会议的共同热门话题就是电子预测技术。人们普遍认为，电子预测技术目前虽然远未达到成熟，尚不能进入应用，但它代表了PHM未来的一种重要发展趋势。目前PHM技术研发的最大障碍是对于残余寿命周期预测的不确定性的评估，以及对电子产品间歇失效的检测。因此，国外专家建议研发机构将资金投入移向这些领域，以便尽快使PHM技术进入实用阶段。
总之，PHM已成为国外新一代武器装备研制和实现自主式保障的一项核心技术，是21世纪提高复杂系统“五性”(可靠性、维修性、测试性、保障性和安全性)和降低寿命周期费用的一项非常有前途的军民两用技术。目前国外PHM 技术已经从方案设计阶段发展到工程验证阶段，其应用遍及航空、航天、工业过程、核电站等大型复杂系统领域，国内对于PHM 的研究则刚刚起步。
2.2 PHM系统的结构、功能及关键技术
1） PHM系统的功能[29]
PHM系统具体包含下列主要功能：故障检测能力；故障隔离能力；故障预测能力；残余使用寿命预测能力；各种跟踪能力；故障选择性报告能力；辅助决策和资源管理能力；容错能力；信息融合和推理机能力以及信息管理能力。
2） PHM系统的结构
PHM系统的结构必须便于从部件级到整个系统级综合应用故障诊断和预测技术，其结构及运行如图3所示。整个飞机的PHM系统由推进系统的实时监控系统、航空电子系统的实时监控系统、结构实时监控系统、飞行器管理系统（VMS）以及其他任务分系统和低观测性(LO)特征的实施监控系统构成。飞机的航空器区域管理系统(VZM)将上述各监控系统的信息综合后，传给地面的联合分布式信息系统，据此来判断飞机的安全性，安排飞行任务，实施技术状态管理，更新飞机的状态纪录，调整使用计划，生成维修工作项目，以及分析整个机群的状况。

图3 PHM系统结构及运行图[29]
3） PHM系统的关键技术
PHM是新一代武器系统的维修和管理技术，也是一种全面的故障检测、隔离、预测及状态管理技术。它涉及的技术面很宽，如融合技术、预测技术、决策支持技术等。
(1) 融合技术
融合是对多源信息进行综合处理，从而得到更为准确、可靠的结论。融合在PHM中的主要应用领域有3个方面：①数据融合，用于融合来自传感器阵列的数据，确认传感器信号的合理性并抽取特征；②特征融合，对数据融合得到的特征进行智能综合，以获得最可信的诊断信息；③信息融合，综合经验信息(如以往的失效率或物理模型)和信号信息，提高预测精度。
(2) 预测技术
预测是针对部件的预兆、初发的故障状态、附属元件的失效状态，提供早期检测和隔离的能力；并且管理和预报组件由该故障状态向失效状态进展情况的一种技术和手段。预测方法从本质上可以分成3类：①基于物理模型的预测，物理模型往往由设计专家给出，且经过大量数据验证，通常比较精确；②基于规则的预测，这些规则往往由维修专家给出，以肯定，否定的形式表示，这类预测方法的代表是基于规则的专家系统和模糊逻辑系统；③基于统计模型的预测，统计模型可以从实际数据中学习，典型代表是神经网络和数据挖掘系统。
(3) 决策支持技术
决策支持技术主要用来解决非结构化、半结构化问题，以区别于处理结构化问题的信息系统。在健康管理系统中，融合技术的作用是最大程度地利用了系统信息；预测技术是健康管理的关键，是决策的基础；决策支持则是健康管理系统的最终结果。在PHM技术中，决策支持技术需要解决以下几个方面的问题：①任务的形式化描述；②确定决策模型；③选择决策模式；④根据健康任务，确定决策类型；⑤定义一种度量机制，确定不同决策的优先级；⑥决策调度。
将IVHM PHM的关键技术及需要解决的问题做一下对比（以表格的形式）。
三、 国内外主要研究单位
3.1 国外主要研究单位（有哪些 分别是研究什么的 可以以表格的形式给出）
国外参与PHM相关技术研发的单位非常广泛，如美国国防部和三军的有关机构；NASA；波音、洛克希德·马丁、格鲁门、ARINC、霍尼韦尔、罗克韦尔、雷神、通用电气、普惠、BAE系统公司、史密斯航宇公司、古德里奇公司和泰瑞达公司等跨国公司；康涅狄格大学、田纳西大学、华盛顿大学、加州工学院、麻省理工学院、佐治亚理工学院、斯坦福大学、马里兰大学等著名院校；智能自动化公司、Impact技术公司、质量技术系统公司（QSI）、Giordano自动化公司等软件公司；荷兰PHM联盟（DPC）、Sandia国家实验室（SNL）、美国国防工业协会（NDIA）系统工程委员会、美“联合大学综合诊断研究中心” 、美测试与诊断联盟（TDC）等协会和联盟。其中，研发电子产品PHM技术的单位首推马里兰CALCE电子产品和系统中心，其水平处于世界领先地位。
3.2 国内主要研究单位
目前，国内参与IVHM及PHM的研究单位有：北京航空航天大学、哈尔滨工程大学、南京航空航天大学、西北工业大学、中国航空工业发展研究中心、中国航空无线电电子研究所、空军第一航空学院、空军工程大学、海军航空工程学院、国防科学技术大学、北京化工大学、电子科技大学、沈阳飞机设计研究所、沈阳航空工业学院、香港城市大学等。
四、 其他
4.1 有关学术组织简介
中国故障预测与健康管理学会（China PHM Society）
中国故障预测与健康管理学会由北京航空航天大学康锐教授联合PHM领域国际著名教授及专家学者等，于2010年初正式成立。该学会为非盈利性机构，旨在推进中国工业的质量管理、可靠性、维修性、安全性和可持续发展的关键需求，通过在系统健康管理中引入预测流程设计和预测技术，来提升中国工业、政府组织和学术机构的可持续发展意识。
学会由北京航空航天大学康锐教授担任首届理事长，同时还设立了六位副理事长，分别负责学会的日常活动组织、政府联系、学术合作、企业合作开发以及开展国际合作和技术出版物等工作。国际咨询委员会由全世界本领域内的杰出专家组成，为学会的战略、规划、开发合作伙伴提供宝贵建议，他们丰硕的经验有助于学会的建设，利于学会持续、健康、科学的发展。
学会宗旨
本学会的宗旨是促进全面的PHM 合作，包括方法、技术和对中国工业应用的认识，尤其是在航空航天维修、计算机、通讯、汽车和火车、电力系统和能源系统、LED照明以及医疗设备等领域。在中国和亚太地区，建立学术、企业和政府之间的战略合作伙伴关系并促进中国PHM 学术机构和国际伙伴的学术交流，分享经验。为企业、学术和政府机构提供PHM 教育和专业课程培训计划。
中国故障预测与健康管理学会从建立起将通过PHM 技能平台促进不同机构之间的PHM 项目规划和合作；促进PHM 应用技术的转移， 并提供中国和世界周边最新的PHM 信息、动向、出版物和计划。
国际办事处
中国故障预测与健康管理学会
香港九龙塘达之路83 号
香港城市大学方润华楼6308 室
中国办事处
北京市海淀区学院路37号
北京航空航天大学 为民楼446 室
邮编：100191
学会网站

美国PHM协会（PHM Society）
美国PHM协会致力于PHM的发展，是一个非盈利组织。该协会作为一个纽约公司成立于2009年初，协会的旗舰活动是PHM的年度会议。
该协会建立的基本原则有以下三条：
（1）通过该协会可以免费的、无限制的获取PHM的相关知识；
（2）该协会旨在促进跨学科和PHM的国际合作；
（3）领导PHM工程学科的进步。
协会网站
http://www.phmsociety.org/community
4.2 有关学术会议简介
随着故障预测与系统健康管理（PHM）在工业界、航空航天等领域的广泛应用，有关PHM的学术会议也越来越多，具有代表性的会议如下。
故障预测与系统健康管理(PHM)企业管理人员论坛和技术研讨会
会议时间：2010年5月19日——5月20日；
会议地点：中国深圳万德诺富特酒店；
会议主办方：中国故障预测与健康管理学会；
会议概况：本次PHM论坛会议讨论了世界各地工业中PHM的应用趋势，质量管理和PHM领域的国际知名专家派克. 迈克尔(Michael Pecht)教授和徐国良教授出席了会议。会议介绍了世界上最前沿的PHM应用前景，针对刚刚有PHM意识的中国现状进行了讲解。
亚太地区首次PHM会议
会议时间：2010年1月12日——1月14日；
会议主办方：香港城巿大学PHM 中心及美国IEEE 可靠性学会；
会议概况：该会议旨在提升PHM作为关键推动力，以促进众多工业发展。这次会议吸引了世界上不同应用领域的140 多名代表和专家。许多知名企业和机构参加了会议，其中包括IBM 公司，中国航空综合技术研究所，中国航空工业总公司（中航），东芝公司，清华大学，法国的EADS，北京航空航天大学，克兰菲尔德大学，和横滨大学等。
第十七届全国测试与故障诊断技术研讨会
会议时间：2010年5月17日——5月20日；
会议地点：浙江省杭州市；
会议概况：本次会议是在国家国防科技工业局的指导下，由中国计算机自动测量与控制技术协会主办，航天测控公司、安捷伦科技公司、《计算机测量与控制》杂志社协办的，会议宗旨是“立足行业、鼓励创新、面向应用、助推发展” ，邀请了从事国防军工测试行业的15位专家，针对“国际上军工自动测试系统发展趋势、新型总线技术标准及其应用、远程测试与故障诊断系统、模拟电路故障诊断技术、运载火箭测试系统、弹用涡扇发动机虚拟测试平台、飞行试验遥测传输技术、基于ATCA规范的高性能测试技术架构、S0C的可测试性设计与测试技术、DSP芯片的电路板测试技术”等方面的内容作了精彩的报告。来自航天、航空、兵器、船舶、核工业、中科院、二炮、海军、空军、陆军、大学等50多个单位100多名代表参加了会议。
第二届故障预测与系统健康管理国际会议
会议时间：2011年5月24日——5月25日；
会议地点：中国，深圳；
会议主办方：中国故障预测与健康管理学会；
会议概况：2011年的PHM会议将继续促进PHM在亚太地区的推广和应用，这次会议将汇集全球来自于工业、科研学术机构以及政府部们的PHM 专家，如航空航天、海洋、电力和电子系统、工业工程、计算机和通讯、材料、工业自动化、以及医疗保健和医疗技术等，共同分享PHM 的发展研究经验，尤其是我们正在探索的PHM 领域里新的理论、技术和应用。
4.3 有关学术期刊
经调查，搜集到的有关故障预测与健康管理的学术期刊有：
u International Journal of Prognostics and Health Management (ISSN 2153-2648)
u Reliability Engineering & System Safety（ISSN: 0951-8320）
u Journals and Conference Proceedings Related to PHM
u Sensors - Open Access Journal
u 国际设备工程与管理（英文版）
u Journal of Civil Structural Health Monitoring
u Engineering Asset Management Review
u Expert Systems with Applications
u IEEE Transactions on Reliability
4.4 有关学术论坛
故障预测与健康管理（PHM）技术社区（China PHM技术社区），网站：
五、 结语
IVHM和PHM技术是国外飞行器健康管理技术的两种典型代表。两种技术各有优缺点，比如海军的综合转台评估系统(ICAS)、陆军的嵌入式诊断和预测等的专用性太强，而PHM技术在三军中具有良好的通用性。因此，将PHM技术与IVHM技术有机结合，即专用性与通用性有机结合，将成为新一代飞机、舰船和车辆系统设计中的重要组成部分。文献[29] 综合利用IVHM和PHM系统的特点与优势，设计出了综合飞行器故障预测与健康管理系统(Integrated Vehicle Prognostics and Health Management System，IVPHMS) ，该系统理论上功能应更加完善,可大大提高综合飞行器的安全性、可靠性及可维护性并能有效地降低成本。
国外飞行器健康管理技术已经从方案设计阶段发展到工程验证阶段。从公开发表的资料看，健康管理技术应用遍及航空、航天、汽车、桥梁、重型机械、工业过程、半导体制造、核电站、大型水坝等领域。在航天器中进行过健康管理技术工程验证的项目有X233、X234、X237、DS21等，军用飞机有F /A218、F222、JSF、UCAV等，此外在民机(如波音777飞机)等其他国民经济部门也在开展应用研究。
国内对于飞行器健康管理技术的研究刚刚起步，目前有北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、某飞机设计研究所等单位进行现代意义上的健康管理技术跟踪和概念研究，大量的健康管理工作尚停留在健康监测水平。

参考文献
[1] 常琦,袁慎芳.飞行器综合健康管理(IVHM)系统技术现状及发展[J].系统工程与电子技术,2009,(11):2652-2657.
[2] Belcastro C M．Aviation safety program:integrated vehicle health management technical plan summary[R]．NASA Technology Report,2006:I一53．
[3] Gordon B,Aaseng G．Blueprint for an integrated vehicle health management system[C]//IEEE 20th Digital Avionics Systems Conference,2001,1:l—11．
[4] Scandura P A．Integrated vehicle health management as a system engineering discipline[C]//24th Digital Avionics Systems Conference,2005:10．
[5] Fox J J,Glass B J．Impact of integrated vehicle health management(IVHM) technologies on ground operations for reusable launch vehicles(RLVs) and spacecraft[R]．NASA,2000:179—186．
[6] Pans D．Investigation of integrated vehi