文献类型：期刊文章

作　　者：梁伟阁[1] 张钢[2] 王健[3] 佘博[1] 田福庆[1]

LIANG Weige;ZHANG Gang;WANG Jian;SHE Bo;TIAN Fuqing(Institute of Weapons Engineering,Naval University of Engineering,Wuhan 430033,China;Department of Missile and Naval Gun,Dalian Naval Academy,Dalian 116000,China;The No.91614th Troop of PLA,Dalian 116000,China)

机构地区：[1]海军工程大学兵器工程学院,武汉430033 [2]海军大连舰艇学院导弹与舰炮系,辽宁大连116000 [3]中国人民解放军91614部队,辽宁大连116000

出　　处：《兵器装备工程学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(61640308);湖北省自然科学基金项目(2019CFB362)。

年　　份：2022

卷　　号：43

期　　号：7

起止页码：67-77

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：机械设备健康状态评估是故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)的核心技术,是确保设备安全可靠运行的重要手段之一。随着传感器技术、信息技术和人工智能技术的不断发展,智能制造背景下的机械设备健康状态评估逐渐成为领域研究热点。将机械设备健康状态评估划分为三方面研究内容,分别对每个研究内容的发展分支与研究现状进行了梳理、分析和总结,探讨了当前机械设备健康状态评估面临的主要挑战和未来可能的发展趋势。

关 键 词：机械设备 健康状态评估  剩余寿命预测 健康因子  智能预测  

分 类 号：TN911.72]