随着科学技术的飞速发展，武器装备的集成度、复杂度及智能化程度急剧增加，传统的故障诊断、维修保障技术逐渐难以适应新的要求。为了满足信息化战争对武器装备作战快捷、可靠、精准的要求，在上世纪末预测与健康管理PHM（Prognostics and Health Management）技术应运而生，并迅速得到了以美国为代表的西方各军事强国的高度重视，当前该技术已被视为提高系统“六性”和降低全寿命周期费用的关键技术。

        PHM是指利用传感器采集系统的数据信息，借助于信息技术、人工智能推理算法来监控、管理与评估系统自身的健康状态，在系统发生故障之前对其故障进行预测，并结合现有的资源信息提供一系列的维护保障建议或决策，它是一种集故障检测、隔离、健康预测与评估及维护决策于一身的综合技术。相较于传统的故障后维修或定期检修这类基于当前健康状态的故障检测与诊断，PHM是对未来健康状态的预测，变被动式的维修活动为先导性的维护保障活动，大大提高了装备的战备完好性。当前PHM技术已经成为现代武器装备实现自主式后勤、降低全寿命周期费用的关键技术。

        PHM系统常见功能如图1所示，系统设计过程中涉及到的关键技术一般有下面几个方面：

1、传感器数据采集

        传感器作为最底层的数据获取元素，感受被测对象的相应参数（振动、温度、光强、电压等）变化，并将测到的物理量按照一定转换规则转换为便于后续传输与处理的电信号，其直接关系到故障诊断、故障预测的有效性，而传感器种类的选取、传感器的优化布局等关键技术也越来越受到关注。

2、数据处理及特征提取

        通常PHM系统不会将传感器采集到的数据直接用于故障的诊断和预测，而是经过一系列的预处理、特征提取、同类或异类数据的信息融合等处理之后加以判断。随着人工智能、大数据等新兴技术的不断兴起，运用这些技术的数据处理、特征提取技术也成为当前研究的一大热点。

3、健康评估与故障预测

        健康评估与故障预测就是基于数据处理、特征提取的结果运用失效模型、智能的推理算法评估系统的运行状态，预测系统发生故障的部位、时间及使用寿命，并给出合理的维修保障建议。失效模型的建立一般有两种方式：一种是基于失效物理的方法，从材料的组成、变化及系统各部分之间的相互影响进行分析，需要非常完善的相关基础理论，这在当前是很难实现的，所以一般采用这种方式建立的失效模型精度不高，导致健康评估与故障预测的准确度不高；另一种方式是基于大数据驱动的建模，在当前大数据热潮背景下得到了一定的发展，具有比较大的潜在研究价值。智能推理是运用各种先进的分析、预测算法及失效模型，评估系统状态，预测系统健康状况的变化趋势。

4、信息资源管理与决策

        PHM系统运用系统健康状况趋势信息、历史状态信息、任务信息等，结合当前的维修、维护、保养资源及成本，决策得到系统的维修保障方案，变传统被动的事后维修或周期性检修为主动的针对性维护，可以辅助后勤保障系统的设计，改善效率的同时降低了成本。

5、PHM验证技术

        PHM验证是确认设计结果是否达到设计要求，从而对完善设计提出反馈，是设计开发成熟化、部署应用的关键环节。

        目前，以美国为代表的各军事强国的PHM技术覆盖了航天器、战机、舰船等各类先进武器装备，如图2所示。

        其中，PHM技术在F-35战斗机上的应用最为典型，图3是F-35战斗机PHM系统工作流程：首先机载PHM系统在组件、分系统、系统三个层次对采集的信息进行处理，并传输到地面PHM系统进行维修分析，决定是否需要以及何时需要维修，最终经过任务的规划与资源管理后执行维修工作。根据美军的统计数据，F-35战斗机采用PHM技术后故障不可复现率降低82%，维修人力减少20%～40%，后勤规模减小50%，出动架次率提高25%，飞机的使用与保障费用比过去机种减少50%，使用寿命达8000飞行小时。

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