20世纪70年代，随着飞行器系统变得日益复杂，机内测试（BIT）被引入飞行器中，用于警告飞行员系统关键部件发生重要故障。80年代初，美国罗姆航空发展中心（RADC）率先提出运用智能BIT来改善BIT的效能，将环境应力数据、BIT输出信息、BIT系统历史数据、被测单元输入/输出、设备维修记录等多方面信息综合在一起，并经过一定的推理、分析、筛选过程，得出关于被测单元状态的更准确的结论，以降低虚警率和识别间歇故障，从而增强BIT的故障诊断能力。20世纪90年代初，美国颁布军标和指南，将自动测试设备（ATE）、技术资料、BIT等各诊断要素进行综合集成，向测试、监控、诊断、预测和维修管理一体化方向发展。90年代末，美军引入民用领域的视情维修概念，飞行器故障预测与健康管理系统应运而生（图1）。该系统对飞行器的健康状况进行实时监控，根据飞行器的实际状态确定最佳维修时机。飞行器维修保障工作重点已由传统的以机械修复为主，逐步转变为以信息的获取、信息处理、信息传输和维修决策为主。

图1 飞行器故障预测与健康管理技术的发展过程图

飞行器故障预测与健康管理系统的主要技术特征包括：①对BIT状态监测技术进一步拓展，采用开放式系统架构，利用先进的传感器集成，采集并处理大量数据，借助各种算法和智能模型来监控、预测和管理飞行器的健康状态。②最大程度地利用传统的故障特征检测技术，并综合先进的软件建模方法，旨在获得虚警率几乎为零的精确故障检测和隔离结果。③具有状态监测、检测隔离、故障报告、寿命跟踪和寿命预测等功能，能够实时掌握飞行器的工作状态，实现由事后维修或定期维修向视情维修的转变。

应用较为成熟的故障预测与健康管理系统架构是开放式系统架构的视情维修（OSA-CBM）。根据该架构构建飞行器故障预测与健康管理系统，从而对飞行器安全性进行有效判断，实施技术状态管理和维护保障。飞行器故障预测与健康管理系统一般应具备如下功能：①数据采集和传输功能。利用各种传感器探测、采集对象系统的相关参数信息，将收集的数据进行有效信息转换以及信息传输。②数据处理功能。接受来自传感器以及其他数据处理模块的信号和数据信息，将数据信息处理成后续模块可以使用的有效形式或格式，该部分输出结果包括经过滤波/压缩简化后的传感器数据、频谱数据，以及其他特征数据等。③状态监测功能。接受来自传感器、数据处理以及其他状态监测模块的数据，主要是将这些数据同预定的失效判据进行比较来监测系统当前的状态，并且可根据预定的各种参数指标极限值/阈值来提供故障报警能力。④健康评估功能。接受来自不同状态监测模块以及其他健康评估模块的数据，进行特征提取、异常检测、诊断推理等活动，主要评估被监测系统、子系统或部件的健康状态，可以产生故障诊断记录。⑤故障预测功能。飞行器故障预测与健康管理系统的显著特征之一，可综合利用前述各部分的数据信息，评估和预测被监测系统未来的健康状态，包括剩余寿命、可正常工作时间等。⑥保障决策功能。接受来自状态监测、健康评估和故障预测部分的数据，通过推理决策产生相应的维修模式和维修时间建议。⑦信息接口。主要包括人-机接口和机-机接口，其中人-机接口包括状态监测模块的警告信息显示，以及健康评估、预测和保障决策模块的数据信息表示等；机-机接口使得上述各功能模块之间以及健康管理系统同其他系统之间的数据信息可以进行传递交换。飞行器故障预测与健康管理系统功能逻辑架构如图2所示。

图2 飞行器故障预测与健康管理系统功能逻辑架构图

飞行器故障预测与健康管理系统旨在设备出现异常征兆，而其工作状态仍处于可接受的工作范围内时，预测未来一段时间的健康状态，辅助实现自主维修和综合保障。该系统普遍适用于飞机、直升机、飞艇、航天飞机、人造卫星等飞行器。飞行器故障预测与健康管理系统的使用可以实现实时状态监控、增强的诊断、预测、维修决策支持，最终达到视情维修的使用目的。

飞行器故障预测与健康管理系统的使用，改变了传统的定期维修或事后维修的维修方式。通过提前预知将要发生故障的时间和位置，预测设备的剩余使用寿命，及时制定维修方案，提前计划和安排后勤维修保障，实现基于状态的维修，提高飞行器的安全性和利用率。通过合理调配维修资源，减少备件、设备、人员等保障资源需求，降低约30%的全寿命周期成本。