题目：复杂系统故障预测与健康管理关键技术研究

故障预测与健康管理技术（PHM）可以提高飞机一类复杂系统的可靠性、安全性、可用性、经济性，减少维修人力和保障费用，可应用于国民经济众多领域，特别是对于任务使命重要，且系统复杂、可靠性、安全性要求极高的系统，具有广阔的应用前景。论文针对复杂系统故障预测与健康管理关键技术进行了以下主要研究：1）分析了美国F-35联合攻击机预测和健康管理系统（JSF-PHM），主要包括系统的内涵、功能、结构、工作原理和推理机制。分析了PHM技术的应用现状，以及我国对PHM技术发展的迫切需求，提出了复杂系统故障预测与健康管理涉及到的关键技术。2）为解决PHM智能诊断、决策中知识获取难、移植性差的问题，提出了基于模型的复杂系统故障诊断推理方法。对复杂系统的结构与行为进行模型，利用逻辑的推理理论来确定引发故障的元件集合，并验证了所提出方法的可行性。3）针对复杂系统组成结构复杂、部件数目庞大，PHM推理效率低的问题，提出了基于改进的IM结构抽象方法和基于SDG行为抽象的分层诊断算法，避免了对非故障部件的子结构的考察，降低推理算法的复杂度，有效提高了推理运算效率。4）分析了GM(1,1) 灰色预测模型建模中的不足，建立了小样本情况下的自适应多故障特征参数预测模型，并运用微粒群算法对灰色背景权值构造进行了优化，提出同时分析多个相关故障特征参数时间序列信号的复杂系统运行状况诊断、预测方法，并验证了模型的有效性，研究结果表明本文模型具有较好的预测精度。5）基于复杂系统观测时间序列固有的混沌特性，利用小波分析法和混沌动力系统的相空间延迟重构理论，获得样本数据的特征向量，建立了多参量混沌时间序列LS-SVM预测模型，给出了以预测模型的拟合均方根误差最小为目标函数的模型参数混沌优化方法，研究结果表明本模型对复杂系统观测时间序列具有较好的预测精度。