健康度——设备健康续航条
在故障诊断与健康管理（PHM）领域和寿命预测领域中，健康度（Health Index, HI）是一个至关重要的概念，它旨在量化设备或系统的当前健康状态，并为预测其剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）提供基础。健康度能够动态地反映设备从完全健康到逐渐退化直至最终失效的全过程，通常表现为一个连续的指标，例如从0到1或百分比的形式。
健康度的定义与作用
健康度是对系统或部件当前性能退化程度的定量评估。在PHM中，设备健康管理通常包括数据采集、信号/特征提取、健康评估、故障诊断、故障隔离、故障预测、剩余寿命预测以及维护决策等模块。健康度作为其中的关键环节，其构建的目的是将复杂的、多维度的传感器数据和操作参数转化为一个简洁、直观的单一指标，以便于理解和追踪设备的退化过程。
例如，在高价值的工业设备如飞机发动机的预测性维护中，健康度指标的构建是RUL预测的核心步骤。通过监测设备的振动、温度、压力、电流等多种信号，并结合历史运行数据和故障模式，可以建立起反映设备健康状态的健康度模型。这一指标的准确性直接影响到RUL预测的精度，进而指导制定基于状态的维护策略，避免不必要的停机和资源浪费。
上图展示了健康度值（HI value）随时间（T）的变化趋势，清晰地划分了设备的健康状态阶段（Health stage, Weak fault stage, Serious fault stage, Failure stage）。健康度值从100（完全健康）逐渐下降至接近0（失效），反映了设备从正常运行到发生轻微故障、严重故障直至最终失效的整个退化过程。通过对HI曲线的监测和分析，可以有效识别设备何时进入不同的健康阶段，从而实现早期故障预警和精准维护。
健康度的构建方法
健康度的构建是PHM领域中的一项挑战，尤其是在处理多传感器数据和复杂运行条件下的设备时。目前，健康度的构建方法主要可分为以下几类：
基于数据驱动的方法：这类方法利用机器学习和深度学习技术，从大量历史数据中学习设备的退化模式并构建健康度指标。
深度学习模型：例如，堆叠自编码器（Stacked Autoencoder, SAE）可用于提取传感器数据的潜在特征并构建健康指标。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）可以有效处理多传感器数据，通过特征融合来构建健康指标，从而提升RUL预测的准确性。长短时记忆网络（LSTM）也常用于处理时间序列数据，捕捉设备退化的时间依赖性。
- 特征工程：通过对振动信号等原始数据进行时域、频域和时频域分析，提取出均方根（RMS）、峰值、峭度等反映设备健康状态的统计特征。这些特征可以作为构建健康度的基础。
- 多传感器融合：现代设备通常配备多个传感器，产生海量多源异构数据。多传感器融合旨在综合利用这些数据，通过先进的算法如Wiener模型与CNN的结合，构建更准确、鲁棒的健康指标。例如，一项研究提出了一种结合混合卷积神经网络和Wiener模型的多传感器融合方法，用于滚动轴承的RUL估计，有效解决了多传感器融合和健康指标构建的挑战。
上图展示了利用特征提取、健康度曲线构建、健康阶段划分和RUL预测的机械设备健康监测和RUL预测多步骤流程。首先，从时域和频域提取特征，如均方根值、转速特征等，这些特征能捕获机器振动的强度和频率成分。接着，基于这些特征构建健康度（HI）曲线，它是一个反映机器整体健康状况的标量值。通过HI曲线的变化，可以将机器的健康状态划分为健康、退化或接近失效等不同阶段。最后，利用健康阶段信息和提取的特征来预测剩余使用寿命。
基于模型驱动的方法：这类方法通常基于物理模型或经验模型来描述设备的退化过程。例如，Wiener过程和逆高斯（Inverse Gaussian, IG）过程常用于描述累积和不可逆的退化路径。这些模型能够捕捉退化的随机性和不确定性，并提供健康度评估和RUL预测的数学框架。
混合驱动方法：结合数据驱动和模型驱动的优势，通过数据学习退化模式的参数，再利用模型进行预测。例如，利用深度学习模型提取特征构建健康度，再将健康度作为输入，结合非线性Wiener过程进行RUL预测，可以同时获得点估计和不确定性估计。
健康度在寿命预测中的应用
健康度是RUL预测的核心输入。一旦构建了有效的健康度指标，RUL预测就可以通过以下方式实现：
- 健康度外推法：通过监测健康度指标随时间的变化趋势，并将其外推至预设的失效阈值，从而估计剩余使用寿命。这种方法通常需要建立健康度与时间之间的函数关系，例如，基于三次多项式拟合健康度曲线，并将其外推以预测RUL。
- 数据驱动的RUL预测：利用历史健康度数据训练深度学习模型（如TCN-Transformer网络、Transformer网络、Res-HSA等），直接从健康度输入预测RUL。这些模型能够学习复杂的非线性映射关系，提高RUL预测的准确性。
- 多任务学习：将健康度评估和RUL预测视为两个相关联的任务，通过共享特征或模型参数，实现两个任务的协同优化，提升预测性能。例如，有研究提出了一个多任务深度学习模型，能够同时评估健康状态并预测RUL，充分利用了健康状态和RUL之间的内在联系。
上图的维恩图清晰地展示了诊断和预测的概念及其重叠区域，其中预测部分包含RUL估计和退化预测，这些都离不开对健康度趋势的分析。
挑战与未来方向
尽管健康度在PHM和RUL预测中取得了显著进展，但仍面临诸多挑战：
- 小数据问题：在实际工业场景中，故障数据往往稀缺且获取成本高昂，导致用于训练模型的可用数据量小。这使得基于数据驱动的健康度构建和RUL预测面临模型过拟合、泛化能力差等问题。为了应对小数据挑战，研究人员探索了数据增强、迁移学习和少样本学习等方法。例如，通过生成对抗网络（GANs）或变分自编码器（VAEs）生成合成数据进行数据增强；将从大量数据中学到的知识迁移到小数据场景；或利用度量学习、优化学习等方法，使模型仅通过少量样本即可进行学习。
- 复杂工况和多故障模式：现代机械设备通常在复杂多变的工况下运行，并可能存在多种故障模式，这使得健康度指标的提取和RUL预测变得更加复杂。多指标系统和多故障模式的存在，如竞争、融合和冗余故障模式，对健康度的统一评估和RUL预测提出了新的挑战。
- 不确定性量化：RUL预测通常包含不确定性，如测量误差、模型误差和未来工况的不确定性。如何有效地量化和管理这些不确定性，并将其纳入健康度评估和RUL预测中，是提高预测可靠性的关键。
- 模型可解释性：深度学习模型虽然在预测精度上表现出色，但其“黑箱”特性限制了对健康度构建过程和RUL预测结果的解释。未来的研究需要关注如何提高模型的透明度和可解释性，以便工程师能够理解健康度指标背后的物理含义和预测依据。
- 数字孪生技术整合：数字孪生技术为健康度评估和RUL预测提供了新的视角。通过构建设备的数字孪生模型，可以实现物理实体和虚拟模型之间的实时数据交互和信息融合，从而更准确地反映设备的健康状态和退化趋势。例如，数字孪生驱动的图域适应神经网络可以解决轴承全生命周期数据不足的问题，通过生成合成数据来有效训练RUL预测模型。
上图展示了数字孪生驱动的故障诊断、缺陷检测和剩余使用寿命预测的综合流程。该框架通过连接物理实体（如风力涡轮机及其部件的实际信号）和虚拟对象（数字模拟和模拟信号），实现了数据的双向流动。从物理世界收集的实际信号和从虚拟模型生成的模拟信号都经过数据分析，用于故障诊断、缺陷检测和RUL预测。这种集成方法为PHM提供了更全面的视角，通过参数调整实现物理系统和虚拟模型之间的反馈循环。
综上所述，健康度是故障诊断与健康管理及寿命预测领域的核心要素，其准确构建和有效应用对于提升设备可靠性、优化维护策略和降低运营成本具有不可替代的价值。随着人工智能和传感器技术的不断发展，健康度评估和RUL预测方法将持续演进，以应对更复杂的工业挑战。
参考文献
Cui, L., Xiao, Y., Liu, D., & Han, H. (2024). Digital twin-driven graph domain adaptation neural network for remaining useful life prediction of rolling bearing. Reliability Engineering & System Safety, 245, 109991. https://doi.org/10.1016/j.ress.2024.109991
Khan, F., Eker, O. F., Khan, A., & Orfali, W. (2018). Adaptive Degradation Prognostic Reasoning by Particle Filter with a Neural Network Degradation Model for Turbofan Jet Engine. Data, 3(4), 49. https://doi.org/10.3390/data3040049
Magadán, L., Granda, J. C., & Suárez, F. J. (2024). Robust prediction of remaining useful lifetime of bearings using deep learning. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 130, 107690. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107690
Zhu, J., Jiang, Q., Shen, Y., Xu, F., & Zhu, Q. (2023). Res-HSA: Residual hybrid network with self-attention mechanism for RUL prediction of rotating machinery. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 124, 106491. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106491
Wu, B., Zhang, X., Shi, H., & Zeng, J. (2024). Failure mode division and remaining useful life prognostics of multi-indicator systems with multi-fault. Reliability Engineering & System Safety, 244, 109961. https://doi.org/10.1016/j.ress.2024.109961
Yan, J., He, Z., & He, S. (2023). Multitask learning of health state assessment and remaining useful life prediction for sensor-equipped machines. Reliability Engineering & System Safety, 234, 109141. https://doi.org/10.1016/j.ress.2023.109141
Zhang, H., Xi, X., & Pan, R. (2023). A two-stage data-driven approach to remaining useful life prediction via long short-term memory networks. Reliability Engineering & System Safety, 237, 109332. https://doi.org/10.1016/j.ress.2023.109332
Li, C., Li, S., Feng, Y., Gryllias, K., Gu, F., & Pecht, M. (2024). Small data challenges for intelligent prognostics and health management: a review. Artificial Intelligence Review, 57(8). https://doi.org/10.1007/s10462-024-10820-4
Kim, T. S., & Sohn, S. Y. (2020). Multitask learning for health condition identification and remaining useful life prediction: deep convolutional neural network approach. Journal of Intelligent Manufacturing, 32(8), 2169–2179. https://doi.org/10.1007/s10845-020-01630-w
Chen, Y., Liu, D., Ding, X., & Jiang, H. (2024). Variational encoding based on factorized temporal-channel fusion and feature fusion for interpretable remaining useful life prediction. Advanced Engineering Informatics, 59, 102316. https://doi.org/10.1016/j.aei.2023.102316