【摘 要】
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故障预测与健康管理（PHM）是设备运行维护管理的有效方法，早期主要应用于航天、军用装备等领域。随着故障诊断和数据采集与分析等相关技术的不断发展，PHM方法逐渐在民用航空、装备制造等领域得到应用，并进一步在多行业得到推广和普及。传统PHM方法有基于经验模型的方法、基于数据驱动的方法和基于物理模型的方法。但这些方法存在着不少的局限性。随着数字孪生技术的兴起，其模型和数据相融合的问题处理方法，可有效地解
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（72171173）； 山东省重大科技创新工程基金资助项目（2019TSLH0211）；
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故障预测与健康管理（PHM）是设备运行维护管理的有效方法，早期主要应用于航天、军用装备等领域。随着故障诊断和数据采集与分析等相关技术的不断发展，PHM方法逐渐在民用航空、装备制造等领域得到应用，并进一步在多行业得到推广和普及。传统PHM方法有基于经验模型的方法、基于数据驱动的方法和基于物理模型的方法。但这些方法存在着不少的局限性。随着数字孪生技术的兴起，其模型和数据相融合的问题处理方法，可有效地解决传统PHM方法的不足，是PHM技术发展的一个方向。在对PHM相关技术和方法进行了研究之后，综述了数字孪生技术及其在PHM中的应用方法，并对应用中的关键问题进行了总结和分析，指出数字孪生支持下的PHM方法未来发展方向。
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