1.课题来源与背景 “机电产品智能维护系统中故障诊断与预测关键技术研究及应用”项目在如下项目的支持下完成： （1）“智能维护系统中故障预测的若干问题研究”，项目编号：61074083； （2）“基于随机过程和相对熵的加速退化试验贝叶斯优化设计”，项目编号：61104182； （3）“液压系统关键部件早期故障诊断与性能衰退预测技术研究”，项目编号：51105019； （4）加速贮存寿命研究，天津津航技术物理研究所，2014.1月-9月，18万 （5）高速存储器加速试验技术，北京国科环宇空间技术有限公司，2012.6-2013.6，40万。 2.技术原理及性能指标 本项目针对智能维护系统中亟待解决的核心关键技术—故障诊断与预测关键技术，开展民用飞机、卫星、船舶与车辆的诊断评估与预测维护技术研究，突破故障特征提取、故障定位、性能评估与预测维护等亟待解决的关键技术问题，最终形成一套系统化、智能化的机电系统故障诊断与预测维护的技术方法体系。 主要成果包括： （1）针对空间用高速存储器和弹上导引头，提出了考虑历史信息和实际使用寿命剖面的加速退化试验设计方法和寿命评价方法，为长寿命高可靠产品的定延寿工作提供了新的技术方法。 （2）针对民用飞机闭环反馈控制系统，首次提出了考虑外界未知干扰下的控制系统故障定位方法、突变和缓变故障跟踪诊断方法、基于距离测度的控制系统性能评估方法。 （3）针对卫星蓄电池，提出了考虑复杂空间环境因素的卫星蓄电池在轨寿命预测方法，为卫星在轨运行管理和寿命预测提供了重要的技术方法和手段。 （4）针对旋转机械，提出了工况扰动条件下的旋转机械的特征提取与故障诊断方法、考虑多因素影响的旋转机械性能评估与预测维护方法。 结合上述研究成果，开发了民用船机电综合状态评估与维护维修辅助决策系统、特种车辆综合诊断与智能维护平台，为相关机电产品智能维护系统的设计、研发提供了重要的技术方法和辅助工具支撑。 主要性能指标： （1）至少缩短试验时间5倍以上 （2）典型机电设备的故障诊断识别率可达93%以上。 （3）典型机电设备的性能趋势预测精度可达90%以上。 3.技术的创新性与先进性 （1）提出了一套机电产品加速退化试验优化设计方法，具体如下： 提出了一种基于相对熵的序贯加速退化试验优化设计方法，并获国家发明专利授权； 提出了一种基于贝叶斯理论的步进应力加速退化试验优化设计方法，并获国家发明专利授权。 （2）提出了一套适用于民用飞机闭环控制系统的故障诊断与评估方法，具体如下： 提出了一种基于残差与双级Elman神经网络的液压伺服系统故障定位方法，并获国家专利授权； 提出了一种基于无味卡尔曼滤波液压伺服系统故障诊断方法，并发表在高水平SCI期刊上； 提出了一种基于双级神经网络和AR模型的液压伺服系统性能评估方法，并发表在高水平SCI期刊上； 提出了一种基于双级观测器和马氏距离的液压伺服系统性能评估方法，并发表在高水平SCI期刊上。 （3）提出了一套适用于卫星蓄电池的寿命预测方法，具体如下： 提出了一种基于改进型动态小波神经网络的航天Ni-Cd蓄电池寿命预测方法，并获国家专利授权； 提出了一种基于人工鱼群与粒子滤波（AFSA-PF）的锂离子蓄电池寿命预测，并发表在高水平SCI期刊上。 （4）提出了一套适用于民用船舶、特种车辆的旋转机械故障诊断与预测维护方法，具体如下： 提出了一种一种基于费希尔判别分析与马氏距离的旋转机械健康评估与故障诊断方法，并获国家专利授权； 提出了一种基于HHT和SVD的变工况轴承故障诊断方法，并发表在高水平SCI期刊上； 提出了一种基于EMD-PCA-SOM的轴承故障诊断与性能评估方法，并发表在高水平SCI期刊上； 提出了一种基于小波分解与SOM的液压泵故障诊断与性能评估方法，并发表在高水平SCI期刊上； 提出了一种基于信息几何与支持向量机的液压泵故障诊断方法，并发表在高水平SCI期刊上； 提出了一种基于高斯混合模型的轴承性能评估方法，并发表在高水平SCI期刊上； 提出了一种基于EMD-TEO与马氏距离的轴承故障诊断方法，并发表在高水平SCI期刊上； 提出了一种基于逻辑回归的离心泵能评估与故障分类方法，并发表在高水平SCI期刊上。 4.技术的成熟程度，适用范围和安全性 本项目成果中的相关技术方法成熟度已达到5到6级，部分成果已形成工程样机与商业化系统，技术成熟度已达到7到9级，并成功应用于航空、航天、船舶、汽车制造等民用领域。 5.应用情况及存在的问题 经在航天三院三部、船舶系统工程研究院、中航工业西安飞行控制研究所、中航工业庆安集团有限公司、天津津航技术物理研究所、北京国科环宇有限公司等单位的卫星、民用船舶、民用航空等产品的应用，表明 该研究成果对于提高民用机电产品智能维护技术水平具有重要的推动作用，取得了显著的社会效益、经济效益和广泛的应用前景。