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现代航空发动机结构复杂,工作条件恶劣多变,同时航空发动机又是一个事故多发系统,传统的定期维修方式不仅资源消耗大、效率低,而且需要花费相当多的成本。例如,美国国防部每年在发动机采购上的花费约为13亿美元,而维护现有发动机的费用则在35亿美元左右。因此,美国国防部在国防采购改革中,自20世纪90年代以来就将“经济承受能力”作为国防采购改革的首要驱动力。视情维修由于规模小、效率高、经济承受能力强、可避免重大灾难性事故等特点,非常适合大型复杂系统的维修。基于状态维修(CBM)实施的前提条件之一就是要求系统具备预测自身故障、管理自身健康状况的能力,这又引出了预测与健康管理(PHM)的概念。PHM是指利用传感器获取系统的数据信息,利用各种智能模型和算法对系统自身的健康状态进行评估,在系统故障发生前进行预测,并结合现有的资源信息提供一系列维修保障措施

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