概述

故障预测与健康管理（PrognosticsandHealthManagement,PHM）利用各种传感器以及数据处理方法对设备健康状况进行评估，并预测设备故障及剩余寿命，从而将传统的事后维修转变为事前维修。数字孪生驱动的PHM是在孪生数据的驱动下，基于物理设备与虚拟设备的同步映射与实时交互以及精准的PHM服务，形成的设备健康管理新模式，实现快速捕捉故障现象，准确定位故障原因， 合理设计并验证维修策略。基于数字孪生驱动的故障预测与健康管理，需在以下几个关键技术问题取得突破：1）故障捕捉方法；2）故障机理研究；3）PHM服务的精准调度与执行。