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PHME22 会议记录 - PHM 欧洲 2022
Zeina Al Masry – Femto，法国 Yanfu Li – 清华大学，中国 Manuel Arias Chao – 苏黎世应用科学大学，中国 Gabriel Michau – Stadler Service AG，瑞士 Piero Baraldi – Polimi，意大利 Ahmed Mosallam – 斯伦贝谢，法国 Christophe Berenguer – 格勒诺布尔大学，法国 Octavian Niculita – 格拉斯哥卡利多尼亚大学，英国 Oliver Cassebaum – 大众，德国 Khanh Nguyen – 塔布国立工程学院，法国 Pierre Dersin – 吕勒奥大学，瑞典 Slawomir Nowaczyk – 哈尔姆斯塔德大学，瑞典 Phuc Do – 洛林大学，法国 Marcos Orchard – 智利大学，智利 Cordelia Ezhilarasu – 克兰菲尔德大学，英国 Sepideh Pashami – 哈尔姆斯塔德大学，瑞典 Fink Olga – 洛桑联邦理工学院，瑞士 Bruce Stephen – 斯特拉斯克莱德大学，英国 Kareem Gouda – SKF，荷兰 Alexandre Voisin - 法国洛林大学 Henss Mark - 德国斯图加特大学 Dong Wang - 上海交通大学，中国 Benoit Iung - 法国洛林大学 Ferhat Tamssaouet - 法国佩皮尼昂大学
电子应用中风扇 PHM 的故障物理方法
2 硬件分析 风扇是一种空气流动装置，利用由电动机通过电子或机械命令驱动的旋转叶片或叶轮 [4]。根据风扇的定义，旋转叶片和电动机是帮助风扇实现其所需功能（即空气流动）的核心部件。一般而言，风扇所包含的部件种类可能因供应商和客户的要求而有所不同。例如，风扇中可以使用有刷电机代替无刷电机，以降低成本，尽管可能会产生金属颗粒和由于金属刷退化而产生的电火花等副作用。但是，无论具体设计如何，风扇中核心部件的功能都不会改变。选择用于消费电子应用的 BLDC 风扇进行硬件分析。图 1 显示了风扇的两个核心元件；即电动机和叶片。在图 2 中，电动机被拆解成两部分：风扇外壳中的定子和转子。叶片直接安装在电动机的转子上。转子中的条形永磁体具有足够的柔韧性，可以装入转子的壳体中，并与转子产生的电磁力相互作用
2024 dhcs phm 战略可交付成果模板
MCP 应查看 PHM 政策指南的第二部分（PHM 计划）和 2024 年 MCP-LHJ 协作工作表，以帮助制定本部分的答复，其中包括有关 LHJ 有意义地参与 CHA/CHIP 的问题。DHCS 发布了 MCP-LHJ 协作工作表，作为 MCP 和 LHJ 建立关系以支持 CHA/CHIP 流程的工具。DHCS 要求在 2024 年 8 月 1 日之前完成此工作表。但是，MCP 不必将工作表提交给 DHCS。MCP 可以在工作表中参考他们的答复以指导本部分的完成。DHCS 希望 MCP 在最终确定答复之前与其服务区域内的 LHJ 进行协调，并在完成后与 LHJ 分享其 DHCS PHM 战略可交付成果的 C 部分。
基于可靠性的设计建议... - PHM 协会
故障机电执行器 (EMA) 数据集的质量和稳健性对于加强此类系统的飞机预测数据分析至关重要。主要飞行表面控制执行器尤其令人感兴趣，因为缺乏已知故障数据会削弱对组件和随后的子系统健康预测的信心。为了协助这项研究，我们设计和建造了一个 EMA 测试台，以帮助预测故障执行器相对于其正常执行器的寿命和磨损特性。在飞行实验期间将故障注入执行器，同时记录执行器参数，然后在地面进行后处理。本文对当前 EMA 测试台设计的可用性和可靠性进行了评估。利用现场类似组件的性能历史，本文特别展示了影响测试系统设计和故障数据质量的测试台设计方面。这项研究旨在验证测试台设计，并提供设计建议，以提高测试台的可用性和提供高质量和稳健的故障数据集的能力。 *
预测的混合学习方法... - PHM 协会
在数十年的数据收集过程中，人们试图利用基于状态维护 (CBM) 方法中的运行时间序列数据来优化军用车辆的生命周期管理和可靠性、可用性和可维护性 (RAM)，但遇到了许多障碍。这些障碍困扰着民用地面车辆、飞机和其他复杂系统的类似方法。运行数据的分析至关重要，因为它代表着对系统状态的连续记录。将基本的数据分析应用于运行数据可以提供诸如燃料使用模式或观察到的一辆车辆甚至一个车队的可靠性等见解。但是，监测这些数据的趋势并分析其随时间变化的模式可以深入了解车辆、复杂系统或车队的健康状况，预测平均故障时间或汇编物流或生命周期需求。由于从车辆传感器收集的数据量巨大，数据中观察到的集群与故障或计划外维护事件之间缺乏关联，以及时间序列数据的无监督学习技术不足，因此在运营时间序列数据集上进行此类高性能数据分析 (HPDA) 一直很困难。我们提出了一种在车辆运行数据中发现模式的方法，该方法确定了预测即将发生故障的可能性的模型，称为基于参数的指标 (PBI)。我们的方法是一个数据驱动的应用程序
Lee NIST PHM Fina Handout Revised.pptx
Lee, J. Lapira, E. 预测工厂，制造业领导力杂志，2013 年 3 月。Lee J、Lapira E、Yang S 和 Kao A. 预测制造系统 - 下一代生产系统的趋势。智能制造系统 (IMS) 2013 研讨会，2013 年 5 月 21-24 日。巴西圣保罗。
电子应用中风扇 PHM 的故障物理方法
2 硬件分析 风扇是一种空气流动装置，利用由电动机通过电子或机械命令驱动的旋转叶片或叶轮 [4]。根据风扇的定义，旋转叶片和电动机是帮助风扇实现其所需功能（即空气流动）的核心部件。一般而言，风扇所包含的部件种类可能因供应商和客户的要求而有所不同。例如，风扇中可以使用有刷电机代替无刷电机，以降低成本，尽管可能会产生金属颗粒和由于金属刷退化而产生的电火花等副作用。但是，无论具体设计如何，风扇中核心部件的功能都不会改变。选择用于消费电子应用的 BLDC 风扇进行硬件分析。图 1 显示了风扇的两个核心元件；即电动机和叶片。在图 2 中，电动机被拆解成两部分：风扇外壳中的定子和转子。叶片直接安装在电动机的转子上。转子中的条形永磁体具有足够的柔韧性，可以装入转子的壳体中，并与转子产生的电磁力相互作用
电子应用中风扇 PHM 的故障物理方法
2 硬件分析 风扇是一种空气流动装置，利用由电动机通过电子或机械命令驱动的旋转叶片或叶轮 [4]。根据风扇的定义，旋转叶片和电动机是帮助风扇实现其所需功能（即空气流动）的核心部件。一般而言，风扇所包含的部件种类可能因供应商和客户的要求而有所不同。例如，风扇中可以使用有刷电机代替无刷电机，以降低成本，尽管可能会产生金属颗粒和由于金属刷退化而产生的电火花等副作用。但是，无论具体设计如何，风扇中核心部件的功能都不会改变。选择用于消费电子应用的 BLDC 风扇进行硬件分析。图 1 显示了风扇的两个核心元件；即电动机和叶片。在图 2 中，电动机被拆解成两部分：风扇外壳中的定子和转子。叶片直接安装在电动机的转子上。转子中的条形永磁体具有足够的柔韧性，可以装入转子的壳体中，并与转子产生的电磁力相互作用
电子应用中风扇 PHM 的故障物理方法
2 硬件分析 风扇是一种空气流动装置，利用由电动机通过电子或机械命令驱动的旋转叶片或叶轮 [4]。根据风扇的定义，旋转叶片和电动机是帮助风扇实现其所需功能（即空气流动）的核心部件。一般而言，风扇所包含的部件种类可能因供应商和客户的要求而有所不同。例如，风扇中可以使用有刷电机代替无刷电机，以降低成本，尽管可能会产生金属颗粒和由于金属刷退化而产生的电火花等副作用。但是，无论具体设计如何，风扇中核心部件的功能都不会改变。选择用于消费电子应用的 BLDC 风扇进行硬件分析。图 1 显示了风扇的两个核心元件；即电动机和叶片。在图 2 中，电动机被拆解成两部分：风扇外壳中的定子和转子。叶片直接安装在电动机的转子上。转子中的条形永磁体具有足够的柔韧性，可以装入转子的壳体中，并与转子产生的电磁力相互作用