Abstract：Research motivation on the validation and verification methods in PHM system is introduced showing the status in the design of the whole system.The methods are classified into three key technologies including performance evaluation and validation methods，test-bed and uncertainty management.The state-of-art methods as well as their differences and connection are analyzed in detail.The implementation methods are also proposed.It identifies the current problems and potential research directions. Key words：Prognostics and Health Managemen（t PHM）；validation and verification；performance evaluation；test bed；uncertainty management
在国内，也有学者开展了相关内容的研究，比较有代表性 的有：北航的徐萍等人[15]围绕 PHM 系统故障检测、故障隔离、 故障预测和剩余寿命预测提出了相应的验证方法步骤和性能 指标评估，并构建了验证评估体系，包含 PHM 需求量化、PHM 能力评估等。中航综合技术研究所的 Zeng Zhaoyang 等人[16] 针对机载 PHM 系统的相关标准、系统功能和工作流图进行了 详尽分析，根据机载 PHM 系统结构特点和不同阶段系统的设 计需求，先后提出了 BITE 传感器、区域管理和全局管理的性 能指标需求，建立了性能指标体系，并推导了一套层次验证、 总体评估的验证方法。但是上述研究都停留在理论研究层面， 没有在具体的故障预测算法和 PHM 系统设计中得到验证。
1.空军工程大学 工程学院，西安 710038 2.空军驻甘肃地区军事代表室，兰州 730050 1.Engineering College of Air Force Engineering University，Xi’an 710038，China 2.Air Forces Military Representative Office，Lanzhou 730050，China
PHM 做为故障诊断的最高阶段，一些传统用于故障诊断 的性能指标并不能很好地体现 PHM 的优点和特点，需要建立 新的性能评估指标。在选择指标时需要关注以下两点[8]：一是 预测时间范围在不同故障预测算法的不同应用中都有所不 同，因此选择的指标必须认识到预测范围的重要性；二是当一 个故障能够带来破坏性影响时，它的预测时间应该提前。其 目的在于根据需求选择指标集，并对不同的故障预测算法进 行评价，从而选择最适合的算法。性能指标不仅是一种用来 衡量算法好坏的工具，还有如下优点[9]：一是根据现有监测参 数和状态反映系统内在和外在的性能表现；二是创造出一种 标准化语言，技术开发人员和用户相互交流并对结果进行比 较，有助于加快系统的研发过程；三是作为一种闭环的反馈研
基金项目：航空科学基金（the Aeronautical Science Foundation of China under Grant No.20101996012）；中国博士后基金（No.20090460115）。 作者简介：景博（1965—），女，博士，教授，主要研究领域为故障预测与健康管理，无线传感器网络；杨洲（1985—），男，博士研究生；张劼（1974—），
JING Bo，YANG Zhou，ZHANG Jie，et al.Review on validation and verification methods of PHM puter Engineering and Applications，2011，47（21）：23-27.
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2011，47（21） 23
故障预测与健康管理系统验证与确认方法综述
景 博 1，杨 洲 1，张 劼 1，2，周宏亮 1 JING Bo1，YANG Zhou1，ZHANG Jie1，2，ZHOU Hongliang1
检验大事件早期发生的方法
操作/维护
操作定义
系统确认方案系统确认Fra bibliotek设建计模阶和段测试
系统需求 高层设计
分解定义
在并设提计高中V完&善V
详细设计
系统检验方案 （系统接受） 子系统检验方案
（系统接受） 单元/原件 测试方案 软件/硬件
开发、实地安装
系统检验 和分布 子系统 检验 单元/原 件测试
集成和重构
跟踪后续模式 更测好试的和方分法析用来
本文首先介绍了 PHM 的验证和确认框架结构，指出验证
和确认环节对设计和实现 PHM 系统的意义；然后综述了 PHM 验证和确认三大支撑技术的现有方法，并对各方法进行分析 比较，并指出了具体的实现途径；最后论述了验证和确认方法 需要关注的几个问题和未来的发展趋势。
2 PHM 验证与确认的框架结构
验证与确认是 PHM 系统设计过程中一个非常重要的阶 段，通过全新途径开发相应验证与确认方法将提高 PHM 系统 认证的可信度，有效减少人力需求、拓展系统功能、提升技术 水平，其具体实现过程如图 1 所示。
1 引言
随着传感器技术、嵌入式计算和故障诊断技术的快速发 展 ，故 障 预 测 与 健 康 管 理（Prognostics and Health Management，PHM）技术引起了国内外越来越多科研院所和军工部门 的关注。PHM 是对复杂系统传统使用的机内测试（Build In Test，BIT）和状态（健康）监控能力的进一步扩展，它是从状态 监控向健康管理的转变，这种转变引入了对系统未来可靠性 的预测能力，借助这种能力识别和管理故障的发生、规划维修 和供应保障，其主要目的是降低使用与保障费用，提高系统安 全性、完好性和任务成功性，从而以较少的维修投入，实现视 情维修和自主式保障[1-3]。
摘 要：介绍了故障预测与健康管理验证与确认的研究动机，说明了该方法在整个系统设计中的地位；将验证和确认方法分为三 大支撑技术：验证方法与性能评估、原型验证系统和不确定性管理，综述了这三种支撑技术的现有方法，分析比较了各方法的区 别和联系，指出了具体的实现途径；点明了故障预测与健康管理系统验证与确认方法要关注的问题，明确了未来的发展趋势。 关键词：故障预测与健康管理；验证与确认；性能评估；原型系统；不确定性管理 DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2011.21.006 文章编号：1002-8331（2011）21-0023-05 文献标识码：A 中图分类号：TP206+.3
男，博士，工程师；周宏亮（1972—），男，博士研究生。E-mail：yz~34@ 收稿日期：2011-03-28；修回日期：2011-05-28
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2011，47（21）
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
可行性研究/ 定义探究
究开发工具，能够最大化或最小化客观功能。 在 国 外 ，相 关 研 究 院 所 和 研 究 人 员 展 开 了 积 极 研 究 。
J.Kevin Line[10]以信任等级和故障周期来判断，在多高的精度 范围内成功预测成为评估算法的性能指标，主要包含两个因 素：一是通知时间，即故障发生前的最小估计时间；二是最小 表现，即可以提高现有预测算法的工作间隔。Bruno P.Leao 等 人[11]从性能指标与 PHM 系统需求、设计和效费比之间的关系 入手，在完善 J.Kevin Line 研究成果的基础上，提出了以下三 种指标：一是精确度，即剩余寿命落在哪个置信区间；二是准 确度，即估计故障时间与实际故障时间的差值；三是预测估 计，即用置信度来估计部件或系统的剩余寿命，并结合实例进 行了仿真验证。但是，这些指标大多来自财经方面的预测指 标，而不是专门为复杂系统故障预测定制的指标。正是基于 这种原因，Abhinav Saxena 等人[12-13]根据不同的应用场景，将 故障预测的性能评估指标分为科学的、管理的和经济的三类， 并指出离线和在线状态下指标的不同表现及象征意义。在分 析传统性能指标的基础上给出了四种新指标，并利用指标对 电源故障预测算法进行验证和评估。John W.Sheppard 等人[14] 则从建立 PHM 标准体系入手，通过介绍现有 IEEE 的故障诊断 标准及测量测试标准如何支持 PHM 的应用，明确了 PHM 标准 体系的发展方向。
在我国，PHM 技术在无人机、导弹和雷达等复杂系统的设 计和维修保障中得到了广泛的关注和研究[4-6]。作为一项改变 未来复杂系统设计理念和维修保障策略的关键技术，目前的 研究热点主要集中在建立故障预测模型、设计故障预测算法、 实现故障预测与健康管理原型系统等，如何对提出的模型、算法 和原型系统进行验证和确认是一个非常具有挑战性的问题。
3.1 PHM 验证方法和性能评估
当故障预测算法逐步运用到监控飞机的结构状态、电子 系统、作动器、供电系统、推进系统等领域以后，如何选择合理 的验证方法和性能评估指标就成为各国学者争相研究的对 象。采用预测验证方法带来以下挑战[7]：（1）进行实际工作来 理解故障机理；（2）从大量实例中建立故障数据库，查找对应 关系；（3）在目标系统建立预测分析，主要从传感器、算法和趋 势上进行分析。预测验证方法分为：开放型演示、分析、建模 和仿真、加速试验。上述方法可以归结为一个循环：概念-评 估-演示-制造-服务-提议。在确定相应的验证方法以后，就必 须选择一组指标对故障预测算法性能进行评价。