随着装备的功能不断丰富，复杂度不断增加，用户对∩其可靠性、安全性、维修性和经济可承受性提出了更高的要求。预测和健康管理(Prognosis And Health Management，PHM)系统通过状态监测、故障诊断、寿命预测等技术进行主动防御和自主保障，可以实现装备基于状态的维修(Condition-Based Maintenance，CBM)，终能够显著提高装备的可靠性、安全性，降低◣全生命周期的维护保障成本。
传◆统的基于BIT的故障监测系统，存在不☆能利用单机间或系统间的冗余信息、无法隔离复杂系统级故障、没有寿命预测能力等问题。人工智能技术可以基于碎片化的知识、经验、数据，更为精准的描述客观世界，同时具有持久的学习和更新能力，因此在PHM领域用中具有极大的应用潜力。
12月7日晚18:00，恒ζ润科技集团润科通用王炀博士将以“人工智能技术在PHM领域↙的应用”为主题，从人工智能和PHM的基本理论和方法出发，提出一套涵盖设计研制、测试验证到使用维护的全生命周期解决方案，各阶段间相互∞衔接、平滑过渡，架设起一座卐从正向功能研制到PHM系统研制的桥梁，同时对相关的关键技术和ω 应用案例进行介绍。
诚邀从事总体、控制、电子、机电、动力、结构等系统的设计、集成和验证工作的人员以及从事五性工作的人员共同交流探讨!
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主题
人工智能技术在PHM领域的应用
时间
2017年12月7日18:00-19:00
活动流程
1. 18:00-18:40PPT 语音演讲
2. 18:40-19:00自由提问交流
报名方式
方式一：点击文章上方“经纬恒润”，关注恒润官方微信公众号，回复“微信号 姓名 单位 手机号 邮箱”，微课堂客服号将会添加您的微信，将您拉入△本期微信讨论群。
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