1.3 起重装备服役健康管理
★1.3.1 起重装备健康管理需求
起重装备健康管理需求包括以下两方面：
1）起重装备向全球化、服务化方向发展，开展以设备故障诊断和维护为核心的售后服务是实现服务型制造的重要途径。
起重装备是我国国民经济的支柱产业。经济全球化、信息技术革命和现代管理思想的发展，已经使世界制造业发生了重大变化，起重装备向全球化、服务化方向发展。全球化背景下使得设备用户分布在全球各个角落，给设备的运行维护带来极大的困难和挑战。服务化背景下，装备制造与服务相互渗透与融合，传统“制造+销售”的生产型制造单向业态开始向“技术+管理+服务”的服务型制造复合业态转型。从生产型制造走向服务型制造已成为当今制造业发展的大趋势。
然而，当前在制造业全球化、服务化趋势下，我国起重装备整体仍处在全球产业价值链中低端，产品附加值低，必须从生产比重大的价值链低端向服务比重大、附加值高的价值链高端转移。产品的高附加值集中在产品研发设计和售后服务阶段。而我国装备制造企业创新能力差、缺乏核心技术和品牌，技术对外依存度高，大部分企业仍然以制造为主，大约超过70%的企业在价值链中扮演制造商的角色。相对于研发创新，售后服务具有较强的本地性和易操作性，但是长期以来我国起重装备对产品售后服务不够重视。所以，必须对大型装备使用阶段的运行、维护、维修等服务过程进行优化，提升服务能力。发展以装备故障诊断和维护为核心的售后服务作为产品高附加值业务，将成为促进制造业转型升级、迈向产业链高端的重要途径。
2011年12月，我国发布《国务院关于印发工业转型升级规划（2011—2015年）的通知》，鼓励制造企业积极发展精准化的定制服务、全生命周期的运维和在线支持服务。国内部分大型集团企业（如三一重工、徐州重工等）逐渐从生产型向服务型转变，建立了相应实时监控和远程故障诊断系统或平台，为客户提供全方位服务，但是整体与国外还存在较大差距。
2）起重装备系统结构复杂，故障诊断和设备维护困难，传统的“事后维修”和“计划维修”难以满足需求，迫切需要故障预测与健康管理技术支撑。
起重装备通常由众多部件组成，结构层次多，不同零部件之间关系复杂、耦合性强。起重装备制造业是制造业的高端领域，集中了制造业中的先进技术，代表一个国家的制造业发展水平。随着科技的发展和技术的进步，起重装备向大型化、精密化和自动化方向发展。起重装备系统具有非线性、耦合性、随机性等特点，导致系统容易出现故障。而这类大型起重装备系统一旦发生故障，常常会造成巨大的损失，甚至是灾难性后果。
所以，人们希望提高起重装备系统的可靠性和可维修性，故障诊断技术不仅是提高设备安全性和可靠性的重要手段，而且可以节约设备整个寿命周期的运行维护成本。然而，目前故障诊断领域的研究工作主要集中在研究系统的状态评价和故障诊断方面，所关心的是系统“当前”的运行状态，即系统是否发生了故障、故障的部位等，对系统故障预测与健康管理的研究则较少。传统“事后维修”是在系统出现故障后才维修，已经造成难以估计的财产损失和人员伤亡，而“计划维修”经常造成不足维修和过剩维修。由于起重装备系统正在向着大功率、长寿命、多用途方向发展，系统具有时变性、层次性、一定冗余度和有限故障诊断经验等特点，使得传统的诊断方式难以满足其诊断、维护需求。
综上所述，传统的故障诊断方法并不能完全适应起重装备系统故障诊断任务的要求，必须研究适应于其特点的有效诊断方法。所以，将故障消灭在萌芽状态的“视情维修”和“预知维修”成为起重装备系统未来保障维护的发展方向。由此产生了故障预测与健康管理的概念。它是指利用尽可能少的传感器采集系统的各类数据信息，借助各种推理算法和智能模型（如物理模型、神经网络、数据融合、模糊逻辑、专家系统等）来监控、预测和管理系统的状态，估计系统自身的健康状况，在系统发生故障前能尽早监测且能有效预测，并结合各种信息资源提供一系列的维修保障措施以实现系统的视情维修。健康管理是机内测试和状态监测能力的拓展，是从状态监测到状态管理的转变。
★1.3.2 起重装备健康管理组成
起重装备健康管理技术主要涉及数据处理、状态监测、故障诊断、故障预测、以可靠性为中心的维修和健康管理等众多方面的内容。尤其是面向服务的健康管理系统以服务的形式向用户开放式提供故障预测和健康管理服务，实现面向服务的健康管理系统必须注重对以下关键技术的研究：①数据处理与故障诊断技术；②故障预测与健康评估技术；③以可靠性为中心的维修与服务技术；④健康管理平台与服务技术。
★1.3.3 起重装备健康管理应用
1998年美国最早提出健康管理的概念，关于健康管理技术的研究首先开始于美军。各军种和国防部随着故障监测和维修技术的迅速发展，先后开发了使用健康管理技术的系统，如航天器集成健康管理系统、飞机状态监测系统、发动机监测系统、综合诊断预测系统等。
近几年来，由于故障预测与健康管理技术的成功应用，使得健康管理技术受到越来越多的重视。美国国防部在2000年将其列入《军用关键技术》报告。目前，健康管理技术广泛应用于英、美、加拿大和以色列等国的大、中型民用和军用直升机领域。美陆军的AH-64阿帕奇、UH-60黑鹰等直升机已有180多架安装了健康管理系统。AH264、RAH266、EHIOI、NHgO、Bell206等军用飞机也使用了健康管理系统，美国智能自动化公司新开发的超级HUMS于2007年3月被引入美陆军的RQ-7A/B“阴影”200战术无人机系统中。波音公司还将健康管理应用到民航领域，称作“飞机状态管理”系统，据波音公司的初步估计，通过使用该系统可使航空公司节省约25%的因航班延误和取消而导致的费用，提高了飞行安全和航班运营效率。
目前，在美国及其盟国的大学、工业部门和军方针对联合先进攻击机F-35（JSF）的不同子系统和模块展开了深入研究。美国宾夕法尼亚州立大学应用研究实验室的“空中飞行器小组”考虑突发和渐变故障，研究了增强FMECA技术，从历史实验数据建立设备寿命历程曲线和报废时刻，利用预测参数值估计系统状态，在此基础上估计系统的残余寿命。荷兰的PROMIS系统，用连续测量的系统健康状态参数表征系统的物理状态，并通过寿命模型和期望的系统载荷计算元件的残余寿命。美国Oceana传感器公司应用智能无线传感器网络，进行JSF的健康管理开发。Impact Technologies和智能自动化公司开发了故障预测和健康管理设计工具软件。此外，美国国家航空航天局（NASA）有关研究机构一直致力于飞行器故障预测技术的研究，采用混合智能模型自主故障适应控制方法对空间飞行状态进行监控和诊断。
当前，从航天领域发展起来了一种故障预测的前沿技术，称为基于信标的多任务异常分析（也称作广义相干信号异常检测器），该方法正被应用于美国的联合攻击战斗机（Joint Strike Fighter，JSF）上，作为实现该机健康管理系统的一项关键技术。美国圣地亚国家实验室正在与美国能源部（The US Department of Energy，DoE）、国防部（Department of Defense，DoD）、工业界和学术界合作建立预测与状态管理创优中心，支持健康管理技术开发和技术试验，该中心已于2005年4月开始运行。2007年7月，NASA公布了飞行器综合健康管理技术计划。2008—2009年，NASA对该计划做了修改完善，连续出版了2.01、2.02、2.03版本，将飞行器综合健康管理（Integrated Vehicle Health Management，IVHM）计划的研究范畴从硬件IVHM技术扩大到软件健康管理技术领域。在民用航天领域，2009年，智能维护系统（Intelligent Maintenance System，IMS）和基于IMS的异常监测感应软件系统已被用于国际空间站热控系统的分析和健康监测。
健康管理技术的发展经历了状态（健康）监控和故障诊断、故障预测、系统集成三个阶段。作为一门新兴学科，健康管理还在增添新的功能。由于没有一种整体的系统工程方法，健康管理技术研究呈现出“百花齐放”但“各自为政”的局面。2009年初，美国纽约出现了一个新的非营利组织——PHM（Prognostic and Health Management，预测与健康管理），致力于将分散的健康管理团体联合起来，推动PHM成为一门工程学科。PHM学会借助其网站为团体协作提供了一个交流平台，开办了在线杂志《预测与健康管理国际杂志》，并在每年秋季组织召开PHM学会年度会议。首届PHM学会学术年会于2009年9月27日～10月1日在圣地亚哥召开。PHM学会还致力于发展健康管理方面的国际标准、研究方法、技术课程和度量参数。
在国内，近几年来健康管理技术在军事及航天等领域受到了越来越多的重视。中国航空信息中心的张宝珍对健康管理技术进行了概念梳理。北京航空航天大学可靠性工程研究所、航空634所、哈尔滨工业大学等研究机构从设备健康衰退规律、故障预测模型、健康管理技术等方面对健康管理技术进行了较多跟踪研究，如北京航空航天大学的曾声奎等人提出了故障诊断与预测的人—机—环境的完整认知模型，对故障诊断与预测技术的性能要求、定量评价及验证方法等进行了分析。哈尔滨工业大学对航天器集成健康管理系统的概念及技术进行了跟踪研究等。空军工程大学张亮针对新一代作战飞机的技术特点以及在维修保障方面的需求，提出了机载健康管理系统的体系结构，设计了3种分离的推理机：异常检测推理机、故障诊断推理机和故障预测推理机。空军工程大学景博总结了特征参数法、预警电路、累积损伤模型法和综合法4种电子系统故障预测的实现方法，分析了电子系统健康管理技术涉及的关键技术。此外，国家863计划项目中已经对健康管理技术进行了立项研究。
总的来说，国内在健康管理技术研究方面起步较晚，近年来逐渐认识到此领域工作的重要性和迫切性，对国外相关技术进行了跟踪研究，主要在理论方面做了些研究工作。目前我国的健康管理技术主要应用在民航，主要是飞机或发动机的性能状态监控的软件系统，但功能很有限，健康管理核心技术的研究更谈不上成熟。可以说，国内对于故障预测和健康管理技术的研究目前正处于起步和探索阶段，大多数研究集中在系统监测和故障诊断方面，对整个系统的诊断模式、故障预测、知识服务等方面的研究较少。起重装备健康管理更是有待于进一步加强。
★1.3.4 起重装备健康管理发展趋势
当前健康管理技术研究的发展趋势主要体现在以下几个方面：
1）网络化。网络化是健康管理技术的重要发展方向，随着信息技术的发展，开发基于Web的远程故障诊断与健康管理系统，可以提高复杂装备故障诊断的协同性和准确性，同时可以降低复杂装备的运行成本，提高企业经济效益。
2）服务化。现有的健康管理技术中故障诊断和预测模式单一，系统资源相对封闭，缺乏与外界的交互，导致资源使用率低下、共享程度不够等问题，并且容易造成诊断方法、预测方法单一等现象。服务化将故障诊断资源以服务的形式进行封装和使用，在健康管理平台中进行服务的交易和共享，有利于丰富平台的知识资源、诊断方法等内容，提高资源利用率，促进健康管理技术的深入研究和应用。
3）敏捷化。由于装备系统的复杂性和重要性，使其对故障诊断和维护的实时性、敏捷性要求较高，希望能够提高预测、诊断和维修的反应速度，尽量达到实时在线诊断，提高诊断效率，最大限度地减少损失。
4）知识化。未来的复杂装备系统智能化程度将逐渐提高，装备系统将具备自诊断、自修复功能，要求相应的故障诊断系统能够在设备运行过程中具备知识的学习和更新能力，在没有人为参与下仍然能够完成设备诊断任务。知识将在健康管理系统中扮演更加重要的角色，知识化、智能化将成为健康管理技术的发展趋势。
5）集成化。目前的装备故障诊断系统或健康管理系统大都是独立的系统，无法获取产品设计、制造等阶段的信息，造成诊断知识匮乏。企业的其他业务信息系统存储了大量的产品信息和知识，如产品数据管理（Product Data Management，PDM）、仿真数据管理（Simulation Data Management，SDM）、测试数据管理（Test Data Management，TDM）、供应链管理（Supply Chain Management，SCM）、客户关系管理（Client Relation Management，CRM）等，但是，这些业务系统又忽视了向产品全生命周期后期的知识传递，所以形成知识断层。未来将健康管理系统与企业其他业务系统集成，快速获取与设备维护相关的全生命周期知识资源，成为健康管理技术发展的另一趋势。