随着新设计理念和新技术的广泛应用, 现代工业体系的复杂程度剧增, 并且随着装备自动化、 集成度和精度的不断提高, 对复杂机械装备的可靠性和安全性也提出了更高要求。因此, 复杂机械装备的预测与健康管理(PHM)对现代工业具有重要意义, 它可以减少潜在的停机时间, 提高生产率, 使机器既安全又经济地运行。然而, 机械装备往往具有复杂的操作条件和组件耦合效应, 这给复杂机械装备的PHM技术应用带来了严峻的挑战。
本专题共3篇文章, 分别探究了数据驱动的闭环控制系统剩余寿命预测及基于预测信息延寿控制方法的研究发展动态、 基于电流信号和振动信号的RV减速器健康状态评估方法、 多运动模式切换场景下的工业机器人健康监测方法等方面的内容, 涉及复杂系统智能运维、 工业装备健康管理、 复杂工况场景应用、 剩余寿命预测、 大数据分析等前沿领域, 以期为复杂机械装备的预测与健康管理研究和应用提供思路和有效参考。