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第1章 概论1

1.1 概述1

1.2 基本概念2

1.2.1 健康、异常、故障和失效2

1.2.2 故障诊断、预测及健康管理3

1.3 航空故障诊断与健康管理技术的内涵和重要性4

1.3.1 航空故障诊断与健康管理技术的内涵4

1.3.2 故障诊断与健康管理技术对航空装备的重要性6

1.4 航空故障诊断与健康管理技术的演变过程10

1.5 航空故障诊断与健康管理技术的发展现状及应用14

1.5.1 航空故障诊断与健康管理技术的发展现状14

1.5.2 航空故障诊断与健康管理技术的应用概况19

第2章 航空故障诊断与健康管理系统功能设计21

2.1 概述21

2.2 航空器故障诊断与健康管理需求21

2.2.1 航空器故障诊断与健康管理总体需求22

2.2.2 航空器子系统故障诊断与健康管理需求24

2.3 航空故障诊断与健康管理系统功能分析36

2.4 航空故障诊断与健康管理系统架构38

2.4.1 机上系统结构38

2.4.2 系统交联接口41

2.4.3 地面系统结构42

2.5 故障诊断与健康管理基本方法43

2.5.1 扩展故障模式与影响分析43

2.5.2 健康评估与故障诊断48

2.5.3 故障预测及健康管理51

2.6 故障诊断与健康管理的指标及度量53

2.6.1 故障诊断与健康管理能力指标体系54

2.6.2 故障诊断与健康管理系统指标权衡55

第3章 传感器与数据采集策略60

3.1 概述60

3.2 传感器的基本特性61

3.2.1 传感器的性能指标61

3.2.2 传感器的适用条件63

3.3 传感器的应用65

3.3.1 传感器的分类65

3.3.2 传感器的发展80

3.4 传感器的安装与布局优化81

3.5 常用数据传输总线86

3.5.1 ARINC429总线87

3.5.2 RS-422串行总线87

3.5.3 1553B总线88

3.5.4 AFDX网络通信92

3.6 数据采集策略和基本方法94

3.6.1 采样与量化95

3.6.2 采样定理96

3.6.3 模数转换器技术指标99

第4章 故障诊断中的信号处理方法101

4.1 概述101

4.2 信号预处理102

4.2.1 异常值处理102

4.2.2 零均值化处理102

4.2.3 消除趋势项103

4.2.4 加窗处理104

4.2.5 滤波109

4.3 特征提取与信号处理方法111

4.3.1 特征选择与提取111

4.3.2 时域分析方法112

4.3.3 频域分析方法114

4.3.4 时频域分析方法122

4.3.5 数据约减方法129

4.4 传感器信息融合136

4.4.1 信息融合的概念136

4.4.2 信息融合的方法138

4.4.3 信息融合的关键技术140

4.5 振动信号处理与分析141

4.5.1 直升机旋翼振动信号处理与分析141

4.5.2 直升机传动系统振动信号处理与分析142

4.5.3 发动机振动信号处理与分析145

第5章 故障诊断与健康评估148

5.1 概述148

5.2 故障诊断与健康评估的基本方法149

5.2.1 基于解析模型的故障诊断与健康评估方法149

5.2.2 基于数据驱动的故障诊断与健康评估方法150

5.2.3 基于知识的故障诊断与健康评估方法152

5.3 基于解析模型的方法153

5.3.1 基于滤波器的故障诊断方法概述153

5.3.2 基于滤波器算法的基本流程155

5.3.3 案例分析157

5.4 基于数据驱动的方法162

5.4.1 基于神经网络的故障诊断与健康评估方法163

5.4.2 基于支持矢量机的故障诊断179

5.4.3 基于逻辑回归的故障诊断与健康评估184

5.4.4 基于高斯混合模型的健康评估187

5.4.5 基于Fisher判别分析的健康评估193

5.4.6 基于马田系统的故障诊断与健康评估197

5.5 基于知识的方法200

5.5.1 专家系统概述200

5.5.2 基于专家系统的诊断原理204

5.5.3 基于专家系统的诊断方法210

5.5.4 基于案例的推理212

第6章 故障预测224

6.1 概述224

6.2 故障预测的基本方法226

6.3 基于失效物理模型的故障预测228

6.3.1 基于帕里斯法则的裂纹扩展建模230

6.3.2 基于Fornan规律的裂纹扩展建模232

6.3.3 疲劳剥落扩展模型232

6.3.4 基于刚度的损伤规律模型235

6.3.5 应用案例236

6.4 基于统计的预测方法238

6.4.1 贝叶斯技术238

6.4.2 隐马尔可夫和隐半马尔可夫模型239

6.4.3 威布尔（Weibull）分布的稳定区与退化区间隔表示的预测方法241

6.4.4 比例风险模型预测方法242

6.4.5 智能乘积极限估计器244

6.4.6 应用案例246

6.5 基于数据驱动的预测方法248

6.5.1 基于时间序列的预测方法249

6.5.2 基于神经网络的预测方法251

6.5.3 基于强跟踪滤波器的预测方法254

6.5.4 基于支持矢量回归的预测方法256

6.5.5 应用案例259

第7章 系统验证与评价262

7.1 概述262

7.2 验证与评价需求分析262

7.2.1 验证与评价的内涵与意义262

7.2.2 验证与评价的一般要求263

7.2.3 系统验证与RMS验证的关系263

7.3 验证与评价内容266

7.3.1 基于系统组成的验证与评价267

7.3.2 基于系统算法的验证与评价268

7.4 验证与评价指标269

7.4.1 验证与评价指标建立原则270

7.4.2 系统算法的验证评价指标271

7.5 验证与评价方法280

7.5.1 系统验证方法及其分类280

7.5.2 验证方法的选用283

7.5.3 验证工作流程284

第8章 工程应用案例291

8.1 概述291

8.2 故障诊断与健康管理系统的一般设计开发过程291

8.2.1 故障诊断与健康管理系统设计分析工作流程292

8.2.2 故障诊断与健康管理系统的设计过程292

8.3 直升机完好性与使用监测系统（HUMS）294

8.3.1 “黑鹰”直升机IMD-HUMS系统295

8.3.2 史密斯宇航公司GenHUMS系统298

8.4 飞机故障预测与健康管理系统（PHM）303

8.4.1 飞机PHM系统303

8.4.2 美国F-35飞机PHM系统304

8.5 运输机中央维护系统（CMS）310

8.5.1 CMS概述310

8.5.2 霍尼韦尔Primus Epic CMC312

8.5.3 波音787 ACMS系统315

8.5.4 空客A380机载维护系统（OMS）316

8.6 发动机健康管理系统（EHMS）319

8.6.1 罗·罗公司1900发动机EHMS系统320

8.6.2 罗·罗公司T800发动机EHMS系统322

8.7 CA-HUMS直升机完好性与使用监测系统324

8.7.1 CA-HUMS机载系统325

8.7.2 CA-HUMS地面系统325

第9章 展望328

9.1 航空故障诊断与健康管理技术的发展趋势328

9.2 故障诊断与健康管理技术的学科发展329

9.3 发展中的现存问题和面临的挑战330

9.4 推动发展的实施途径331

缩略语表332

参考文献336

编后记346