phm算法？

一、phm算法？

PHM算法是指通过传感器获取系统的各种数据，通过各种智能算法(如物理模型、神经网络、数据融合、模糊逻辑、专家系统等)对数据进行分析处理，建立基于系统自身结构特点的健康分析模型，在系统出现故障之前进行分析预测、预警，并且结合其他可利用的信息资源来制定养护维修措施的理论技术。

二、phm技术？

PHM技术是指利用传感器采集系统的数据信息，借助于信息技术、人工智能推理算法来监控、管理与评估系统自身的健康状态，在系统发生故障之前对其故障进行预测，并结合现有的资源信息提供一系列的维护保障建议或决策，它是一种集故障检测、隔离、健康预测与评估及维护决策于一身的综合技术。

相较于传统的故障后维修或定期检修这类基于当前健康状态的故障检测与诊断，PHM是对未来健康状态的预测，变被动式的维修活动为先导性的维护保障活动，大大提高了装备的战备完好性。当前PHM技术已经成为现代武器装备实现自主式后勤、降低全寿命周期费用的关键技术。

三、phm国家标准？

在《污水综合排放标准》中,磷总磷酸盐排放标准如下：

一级，0.5mg/l。

二级，1.0mg/l。

无三级标准。

标准分级：氯化物

4．1.1排入GB3838Ⅲ类水域（划定的保护区和游泳区除外）和排入GB3097中二类海域的污水，执行一级标准。

4．1.2排入GB 3838中Ⅳ、Ⅴ类水域和排入GB3097中三类海域的污水，执行二级标准。

4．1.3排入设置二级污水处理厂的城镇排水系统的污水，执行三级标准。

四、phm是什么软件？

PHM是一款专业用于监测公司产品流水线的监控软件，智能监控实时检测意外状况，及时发出警告信息或智能报警。

员工们可以将生产线上的数据实时统计反馈到恒力华振PHM平台上,并通过内部网络来共享到公司数据库中,可以清晰直观地对企业生产线上的各个操控端数据进行监控管理,从而提高企业生产效率。

五、phm工程师前景？

php开发工程师的前景挺不错的，php开发工程师每年的缺口是20-30万，在一线城市没经验的待遇在4000元以上，有1-2年工作经验的待遇在8000元以上。

PHP工程师发展前景 PHP技术人才，正迎合了目前的互联网的发展趋势；PHP作为非常的、简便的Web开发语言，和Linux，Apache，MySQL紧密结合，形成LAMP的开源黄金组合，不仅降低使用成本，还提升了开发速度，满足新的互动式网络开发的应用，这使得php软件工程师成为一个发展迅速的职业。

　　PHP领域较新，目前发展非常快，很多软硬件技术出现的时间都不太长（如ARM处理器、PHP操作系统、LINUX操作系统），大多数人没有条件接触或进入PHP行业，更谈不上能有机会接受专业人士的指导。因此，踏进这个行业的难度比较大，PHP人才稀缺，身价自然也水涨船高。 权威部门统计，我国PHP人才缺口每年50万人左右。根据前程无忧网发布的调查报告，PHP软件开发是未来几年热门和受欢迎的职业之一，具有10年工作经验的高级PHP工程师年薪在30万元左右。即使是初级的PHP软件开发人员，平均月薪也达到了4000—7000元，中高级的PHP工程师月薪平均超过10000元。

六、phm10是什么手机？

phm10应该是华为Mate10

华为mate10

2017年华为研发的智能手机

华为Mate10是一款由华为技术有限公司研发的智能手机，该机采用10nm制程的麒麟970处理器和5.9英寸2K分辨率屏幕，预装基于Android8.0的EMUI8.0操作系统。

2017年10月16日在德国慕尼黑正式发布华为Mate10，华为Mate10系列国行发布会确定于2017年10月20日下午14:30在上海东方体育中心召开。

2018年3月16日，华为Mate10/Mate10新增人脸解锁功能、抬手亮屏功能等。

七、phm工程是什么意思？

PHM是综合利用现代信息技术、人工智能技术的最新研究成果而提出的一种全新的管理健康状态的解决方案。是从工程领域提炼，并且不断系统化、体系化的一门系统工程学科，聚焦于复杂工程健康状态的监测、预测和管理。

PHM的发展历程

PHM技术的发展过去是人们自我学习和提升的过程，即从对设备的故障和失效的被动维护，到定期检修、主动预防，再到事先预测和综合规划管理。美陆军早期装备直升机的健康与使用监测系统就是PHM最原始的形态。

20世纪60年代，由于航空航天领域极端复杂的环境和使用条件驱动了最初的可靠性理论、环境试验和系统试验能及质量方法的诞生。随着宇航系统复杂性的增加，由设计不充分、制造误差、维修差错和非计划事件等各种原因导致故障的机率也在增加，迫使人们在70年代提出了航天器综合健康管理的概念来监视系统状态。随着故障监测和维修技术的迅速发展，最终带来了故障预测方法PHM的诞生。

PHM技术的发展大致经历了由外部测试到机内测试(BIT)，进而测试独立出来成为一门学科，然后便是综合诊断的提出与应用，最后便是发展到现在的预测与健康管理(PHM)技术。

八、phm110是什么手机？

PHM110是一款双卡双待智能手机，由酷派公司推出。

该手机采用了5.7英寸全高清大屏，分辨率为1440*720，拥有非常好的视觉效果。

该机采用了八核骁龙处理器，运行内存3GB，储存容量16GB，并预装了Android 8.1操作系统，用户体验丰富，流畅可靠。

此外，它还支持4G网络，可以让用户在移动网络环境下更加便捷地浏览网页和使用网络应用，同时还支持WIFI网络，让用户在家中也能轻松上网。此外，它还拥有1300万像素摄像头、500万像素前置摄像头，可以拍摄出清晰美丽的照片，并支持多种影像特效，让用户可以更加有趣、有创意地拍摄照片，记录生活点滴。

总之，PHM110是一款性价比非常高的智能手机，适合不同年龄层的人群使用。

九、有没有使用PHM2012数据集做轴承剩余寿命预测RUL,HI预测的同志？

1 Overview of the challenge

1.1 Prognostics of bearings' life duration

IEEE 可靠性协会和 FEMTO-ST 研究所很高兴组织了 IEEE PHM 2012 数据挑战赛。 挑战集用于估计轴承的剩余使用寿命 (RUL)，这是一个关键问题，因为旋转机器的大多数故障都与轴承等部件有关，轴承故障严重影响机械系统和设备的可用性、安全性和成本效益。 挑战对所有与会者开放。 鼓励学术（来自大学）和专业团队（来自行业）参赛。 两名得分最高的参与者将被邀请出席 2012 年 IEEE 国际预测和健康管理会议 (http://www.phmconf.org/) 的特别会议。

1.2 Challenge datasets

PHM 挑战数据集由 FEMTO-ST 研究所（法国贝桑松，http://www.femto-st.fr/）提供。实验在实验平台 (PRONOSTIA) 上进行，该平台能够在可变操作条件下加速轴承退化，同时收集在线健康监测数据（转速、负载力、温度、振动）。PHM 数据集中有 3 种不同运转状态（转速和负载力）的数据。

PHM挑战数据集为参与者提供了 6 个运行至故障的训练数据集（Learning_set），以建立他们的预测模型。同时截断了 11 个测试轴承的监测数据，并要求参与者准确估计 11 个剩余轴承的 RUL（Remaining Useful Life，剩余使用寿命）。（这里被截断的数据集为Full_Test_set，得到的数据集为Test_set） 挑战数据集的特点是训练数据量小，实验持续时间（从 1 小时到 7 小时）变化很大。因此，进行良好的估计非常困难，这使得挑战更加令人兴奋。另请注意，理论框架（L10、BPFI、BPFE 等）与实验观察不匹配。

1.3 Acknowledgment

数据集公开提供。 要求使用这些数据集的出版物引用以下论文。

Patrick Nectoux, Rafael Gouriveau, Kamal Medjaher, Emmanuel Ramasso, Brigitte Morello, Noureddine Zerhouni, Christophe Varnier. PRONOSTIA: An Experimental Platform for Bearings Accelerated Life Test. IEEE International Conference on Prognostics and Health Management, Denver, CO, USA, 2012.

2 The PRONOSTIA platform

2.1 Outline

PRONOSTIA 是一个实验平台（图 1），专门用于测试和验证轴承故障检测、诊断和预测算法。该平台由FEMTO-ST Institute AS2M部门设计打造。

PRONOSTIA 的主要目标是提供真实的实验数据，描述滚珠轴承在整个使用寿命期间（直至完全失效）的退化情况。该实验平台可以实现在短短几个小时内进行轴承退化。此外，与文献中提出的其他轴承试验台相比，PRONOSTIA 平台提供的数据在与正常退化轴承数据不同，并且每个退化的轴承都包含几乎所有类型的缺陷（滚珠、套圈和保持架）。 PRONOSTIA 由三个主要部分组成：旋转部分、退化生成部分（在被测轴承上施加径向力）和测量部分，下文将详细介绍。

2.2 Rotating part

这部分包括带齿轮箱的异步电机及其两个轴：第一个靠近电机，第二个位于增量编码器的驱动侧。 电机功率为 250 W，通过齿轮箱传递旋转运动，使电机达到 2830 rpm 的额定转速，从而在将副轴转速保持在一定速度的同时提供额定扭矩低于 2000 转/分。柔性和刚性联轴器用于创建连接，用于将电机产生的旋转运动传输到轴支撑轴承。 轴承支撑轴（图 2）通过其内圈引导轴承。这一个保持固定在轴上，右手有一个肩部，左手有一个螺纹锁紧环。由一件式制成的轴由两个轴台及其大齿轮固定。两个夹具允许轴在两个轴台之间的纵向阻塞。人机界面允许操作员设置速度、选择电机的旋转方向以及设置监控参数，例如电机的瞬时温度（以最大使用温度的百分比表示）。

2.3 Loading part

来自该部件的组件被分组在一个独特且相同的铝板中，该铝板通过一层薄薄的聚合物与仪表部件部分隔离。 铝板支撑气动千斤顶、垂直轴及其杠杆臂、力传感器、测试轴承夹紧环、支撑测试轴承轴、两个轴台及其大型超大轴承。 从气动千斤顶发出的力首先通过杠杆臂放大，然后通过其夹紧环间接施加在测试球轴承的外圈上（图 3）。 这个加载部分构成了全局系统的核心。 事实上，径向力通过将其值设置为轴承的最大动载荷 4000 N（参见附录 A.1）来缩短轴承的使用寿命。 该负载由力致动器产生，该致动器包含在气动千斤顶中，其中供应压力由数字电动气动调节器提供。

2.4 Measurements part

运行条件由施加在轴承上的径向力、操纵轴承的轴的旋转速度以及施加在轴承上的扭矩的瞬时测量来确定。 这三个模拟测量中的每一个都是以等于 100 Hz 的频率采集的。 轴承退化的表征基于传感器的两种数据类型：振动和温度（图 4）。 振动传感器（附录 A.2）由两个相互成 90° 的微型加速度计组成； 第一个放在垂直轴上，第二个放在水平轴上。 两个加速度计径向放置在轴承的外圈上。 温度传感器（附录 A.3）是一个 RTD（电阻温度检测器）铂金 PT100（1/3 DIN 级）探头，放置在靠近外部轴承环的孔内。 加速度测量以 25.6 kHz 采样，温度测量以 0.1 Hz 采样。

3 Experimental datasets for the IEEE PHM 2012 challenge

3.1 Bearings degradation: run-to-failure experiments

PRONOSTIA 平台能够进行轴承退化实验。 为了避免损伤传播到整个试验台（并且出于安全原因），当振动信号的幅度超过 20g 时停止测试。 下图左描述了实验前后可以在滚珠轴承部件上观察到的损伤示例，图右描述了整个实验过程中收集的振动原始信号。

3.2 Challenge datasets

关于 PHM 挑战，采用了3 种不同的运行状态：

• 第一种情况：1800 rpm 和 4000 N；
• 第二种情况：1650 rpm 和 4200 N；
• 第三种情况：1500 rpm 和 5000 N。

为参与者提供了 6 个运行至故障的数据集以建立预测模型，并要求参与者准确估计 11 个剩余轴承的 RUL（见表 1）。 在所有这些实验中收集了振动和温度信号。 但是，数据集并不知道发生的故障类型（滚珠、内圈或外圈、保持架……）。

注：Test Set是由Full Test Set截断的，Full Test Set是全寿命数据

训练集非常小，而所有轴承的使用寿命范围很广（从 1 小时到 7 小时）。 因此，进行良好的估计是困难的，这使得挑战更加令人兴奋。

• 注 1. 在挑战中，RUL 被定义为从此刻到加速度计超过 20g 的时间。
• 注2. 基于频率特征检测轴承故障（如内外圈和保持架故障）的理论模型不起作用。 事实上，由于退化可能同时涉及测试轴承的所有组件，因此很难获得频率特征。
• 注 3. 现有的轴承寿命可靠性法则，如 L10，给出的结果与实验得出的结果不同（理论估计寿命与实验给出的不同）。
• 注4. 为了在比赛中获得更多的公平性，FEMTO-ST的成员均未申请挑战。

4 Organization of data

4.1 Data acquisition characteristics

学习和测试数据集都在“7z”压缩文件夹中给出。 每个都包含名为“acc_xxxxx.csv”的振动 ASCII 文件和名为“temp_xxxxx.csv”的温度 ASCII 文件。下面给出了数据采集参数。

• 振动信号（水平和垂直）
• 采样频率：25.6 kHz
• 采样过程：每 10 秒采样1秒的数据，记录 2560 个样本（见图 6）
• 温度信号
• 采样频率：10 赫兹
• 采样过程：每分钟记录 600 个样本

4.2 ASCII les

对于每个 ASCII 文件，数据的排列方式如表 2 所示：

振动信号对应的列分别表示：小时、分钟、秒、微秒、水平振动信号、竖直振动信号

学习集和测试集的实验特征在附录 A.4 和 A.5 中给出。

5 Scoring of results and top-scoring participants

5.1 Scoring of results

根据已转换为预测误差百分比的 RUL 结果对团队进行评分。 请注意 和 分别是参与者估计的轴承剩余使用寿命以及要预测的实际 RUL（其中 表示表 1 中定义的测试轴承的状态）。 实验 i 的百分比误差定义为：

实验 i 的 RUL 估计准确度得分定义如下。 下图描述了这个评分函数的演变

所有RUL 估计的最终分数定义为所有实验分数的平均值：

5.2 Actual RULs to be estimated

5.3 Top-scoring participants

Thanks to all participants and congratulations to the winners.

Industrials（企业组）

冠军

• A.L.D. Ltd. (Israel)
• Contact: Sergey Porotsky (Chief Scientist) - Sergey.Porotsky@ald.co.il

亚军

• GE Global Research (Niskayuna, NY)
• Contact: Tianyi Wang (Information Scientist) - wangty98@gmail.com

Academics（学术组）

冠军

• enter for advanced life cycle engineering (CALCE), University of Maryland
• Contact: Arvind Sai Sarathi Vasan (PhD student) - arvind88@umd.edu

亚军

• Jodef Stefan Institute (Slovenia)
• Contact: Matej GaZperin (PhD student) - matej.gasperin@ijs.si

6 Contact point

For any request please contact the local organizing committee (Rafael Gouriveau, Kamran Javed,Kamal Medjaher, Ahmed Mosallam, Patrick Nectoux, Emmanuel Ramasso, Noureddine Zerhouni) at:

ieee-2012-PHM-challenge@femto-st.fr

A Appendix

A.1 Characteristics of tested bearings

• 配有两个合成橡胶密封件，以防止润滑剂泄漏以及灰尘、水和其他有害物质的进入
• 外圈直径 D=32 mm
• 内径 d=20 mm
• 厚度 B=7 毫米
• 静态额定载荷：2470 N
• 动态额定载荷：4000 N
• 最大速度：13000 rpm

A.2 Characteristics of the accelerometers

加速度计Type DYTRAN 3035B

• 50 g range
• 100 mV/g

A.3 Characteristics of the temperature sensor

温度传感器 Type platinum RTD PT100 PROSENSOR

• Class 1/3 DIN norm IEC 751
• Nominal resistance : 100 ohms
• Usage range : -200 to +600 °C
• Diameter : 2.8 mm
• Length : 25 mm

A.4 Characteristics of experiments from the learning dataset

A.5 Characteristics of experiments from the test dataset

注：全文翻译自IEEE PHM 2012 Prognostic challenge Outline, Experiments, Scoring of results, Winners

十、梅特勒phm400计校准步骤？

1.校准时请注意采用新鲜的缓冲液。如使用由梅特勒-托利多生产的缓冲液，当缓冲液褪色后即失效，不可使用。如使用NIST系列(用户自配的国标系列)缓冲液，建议配制后一周内使用。其余缓冲液请参照具体使用说明。

2.电极在缓冲液中放置1分钟再进行后续操作。

3.注意在变送器中选择正确的缓冲液系列，参见仪表使用说明书。选择错误，会出现类似章节6.4现象。

4.冲洗电极后只能用柔软的纸巾吸干水分，切勿摩擦pH敏感膜。

5.电极校准周期根据不同的使用环境和精度要求而定，在保证精度的前提下确定适当的校准周期。