摘要
摘要：传统的定期维修和事后维修无法在潜在和突发的异常事故发生时进行及时有效的处理，并且定期维修会导致一些非必要的拆卸和安装，在拆卸和安装过程中也会产生额外的磨损。据统计，在设备全寿命周期费用中，使用和维护保障费用占总费用的70%。装备维修模式也逐渐实现了从传统的定期维修和事后维修模式向视情维修（condition-basedmaintenance，CBM）转变。近年来，状态预测与健康管理（prognosticsandhealthmanagement，PHM）技术已经在航空和船舶等工业领域得到关注和发展。PHM的主要功能是实现状态监测、故障诊断和健康管理，通过融合传感器数据和历史数据，利用智能算法来实现系统健康状态评估、寿命预测和故障诊断等功能，并结合各种可利用的资源信息为维护人员提供设备维修保障策略的依据，实现视情维修。PHM能有效降低维修保障的成本，提高设备的使用寿命，降低故障率。鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对无人机故障预测与管理技术研究提出了一些建议，以供参考。
出版日期
2020年12月16日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
