集成系统健康管理方法研究：以航太推进系统为例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 集成系统健康管理
• 航太推进系统
• 故障诊断
• 预测性维护
• 可靠性工程
• 数据分析
• 状态监测
• 健康指标
• 系统工程
• 寿命预测

航太推进系统是由诸多子系统、零部件构成的有机统一体，各子系统的功能不相同但是又相互联系，任何一个子系统的安全与航太推进系统的安全息息相关。如果某个子系统出现故障，便会影响其他子系统的信号获取和数据处理，从而导致更大范围甚至整个系统的效能或可靠性降低，威胁航太任务、航太器及人员的安全。

　　航太推进系统结构复杂，子系统及零部件数量众多，加之故障特征多样，存在大量的不确定因素影响系统故障的监测和识。但是由于航太任务的独特性和挑战性，对航太飞行过程的时间成本要求严格，因此，如何能够在航太复杂系统结构中把握影响系统安全的关键系统，快速过泸出有效的故障资讯，做出科学合理的处理决策，提高航太推进系统健康管理的时效性和可操作性，成为目前众多专家学者关注的重点。本书的后续部分拟从航太推进系统进行研究，首先对航太推进系统的概念进行介绍，就其系统结构和特征进行梳理和总结，提出电子系统的分层效能评估问题、软体系统可靠性评估问题以及发动机系统剩余使用寿命预测问题。

　　具体从以下六个方面展开研究：

　　(１)从研究背景、研究现状、研究框架三个方面进行阐述，介绍理论和现实背景，阐明研究目的和意义。

　　(２)阐述综合系统健康管理的基本框架，包括数据获取，效能评估、可靠性评估、故障诊断及寿命预测为一体的安全评判，决策支持等。

　　(３)阐述航太推进系统中电子系统、软体系统和发动机系统三个子系统的基本概念，及其在整体系统中的关键作用和特殊功能。

　　(４)考虑了模煳环境下航太推进系统的电子系统分层效能评估问题。

　　(５)拟解决航太推进软体系统的可靠性预测问题。

　　(６)针对航太推进发动机系统剩余使用寿命预测问题，按照航太综合系统健康管理的逻辑思路，根据航太发动机的系统特征，分析其失效机理，在深入分析的基础上，筛选确定剩余寿命预测的相关指标，建立融合预测模型。
 

好的，以下是根据您的要求，创作的一份关于《集成系统健康管理方法研究：以航天推进系统为例》的图书简介，内容详实，力求自然流畅，不含任何AI痕迹。 --- 书籍简介：《集成系统健康管理方法研究：以航天推进系统为例》 系统工程的范式革新：从被动维护到主动智能健康管理 在当代高技术复杂系统的设计、运行与维护领域，系统健康管理（System Health Management, SHM）已成为确保任务成功、延长系统寿命和降低全生命周期成本的关键技术。本书深入探讨了集成系统健康管理方法的理论构建与工程实践，聚焦于航天推进系统这一对可靠性和健康状态感知要求极高的前沿领域，旨在提供一套系统化、前瞻性的健康管理框架。 本书的撰写，源于对传统故障诊断与维修范式局限性的深刻反思。传统的维护策略往往依赖于预设的周期性检查或故障发生后的被动响应，这种模式在面对结构日益复杂、工作环境日益苛刻的现代工程系统时，已显出其内在的脆弱性与高昂的运营成本。本书的核心目标，正是构建一个能够实现主动预测、持续监测和智能决策的集成化健康管理体系。 第一部分：理论基础与体系构建 本书首先奠定了集成系统健康管理（ISHM）的理论基石。我们详细阐述了从单系统健康管理到跨域、多源信息融合的集成化健康管理理念的演进过程。 1. 复杂系统健康状态的定义与量化： 探讨了如何对航天推进系统这类非线性、时变系统的“健康”状态进行精确、可量化的描述。这涉及对关键性能参数（KPIs）的识别、健康指标（Health Indicators, HIs）的构建，以及如何通过数学模型反映健康状态的退化轨迹。特别地，我们引入了基于信息熵和不确定性理论的健康度评估方法，以应对实际工况下数据固有的噪声和缺失问题。 2. 多源异构数据的融合技术： 航天推进系统包含燃烧室温度、涡轮振动、燃料流量、电控信号等海量、多频、不同物理意义的数据。本书系统梳理了数据预处理、特征提取的关键技术，重点突出了如何运用基于概率图模型和贝叶斯网络的融合框架，将来自不同传感器和诊断模块的信息进行有机整合，形成对系统整体健康状态的统一认知。 3. 状态基维护（CBM）与预测性维护（PdM）的集成： 本部分区分并阐述了状态基维护和预测性维护的工程差异，并提出了一个将二者无缝集成的“健康度驱动的维护决策模型”。该模型不再简单地依赖于阈值报警，而是基于系统健康度预测的置信区间，智能推荐最佳的维护窗口和干预策略。 第二部分：航天推进系统的特定挑战与模型应用 将理论付诸实践，本书选取了航天推进系统作为核心研究载体。推进系统的工作环境极端（高压、高热、高振动），其健康状态的微小变化都可能导致灾难性后果。 1. 推进系统关键部件的健康模型构建： 针对涡轮泵、燃烧室、喷注器等核心部件，本书分别建立了机理模型、数据驱动模型和混合模型。在机理模型的构建上，我们结合了流体力学、热力学和固体力学，模拟了材料疲劳、结垢和泄漏等典型退化路径。在数据驱动部分，则重点分析了深度学习技术在捕捉非线性退化模式方面的潜力。 2. 故障诊断与剩余寿命预测（RUL）： 这是健康管理的核心环节。本书提出了基于迁移学习的故障分类与识别框架，以解决地面测试数据与在轨实际工况数据不匹配的问题。在剩余寿命预测方面，我们引入了高斯过程回归（GPR）和隐马尔كو夫模型（HMM）的组合预测方法，不仅给出了寿命的估计值，更重要的是提供了寿命预测的不确定性评估，这对于航天任务的安全性评估至关重要。 3. 健康管理信息系统的架构设计： 描述了一个从数据采集层、诊断分析层到决策支持层的完整架构。特别强调了实时性、鲁棒性与信息安全在航天系统中的实现路径，确保健康管理信息能够快速、准确地反馈给飞行控制和地面支持团队。 第三部分：工程实践与验证 本书的价值不仅在于理论的深入，更在于其工程可操作性。我们通过详细的案例分析，展示了如何将研发出的SHM算法应用于实际的推进系统验证平台上。 1. 模拟工况下的健康度演化验证： 通过对寿命加速老化测试数据的分析，验证了所提健康指标的敏感性和故障指示能力。我们展示了如何通过健康度曲线的拐点来精确识别潜在的初始损伤点，这在传统方法中往往会被噪声所掩盖。 2. 决策支持工具的构建与人机交互： 健康管理系统的最终目的是辅助人类专家进行决策。因此，本书设计了直观的“风险-收益”评估界面，将健康状态、剩余寿命预测和不同维护方案的成本与风险进行多目标权衡展示，使用户能够基于全面的信息进行最优选择。 总结与展望 《集成系统健康管理方法研究：以航天推进系统为例》是一本面向系统工程师、可靠性专家、航空航天科研人员及高级研究生的专业著作。它不仅系统总结了当前SHM领域的前沿进展，更提供了将这些先进技术落地于极端复杂系统（如航天推进系统）的实用蓝图。本书旨在推动行业思维从“部件级故障排除”向“系统级健康态势感知与主动管理”的根本性转变，为未来高可靠、长寿命、自主可控的复杂系统健康管理提供坚实的理论支撑和工程方法论。 ---

１　引言/ １
１. １　研究背景/ ２
１. ２　研究现状/ ７
１. ２. １　效能评估/ １６
１. ２. ２　可靠性预测/ １６
１. ２. ３　寿命预测/ １７
１. ２. ４　现状评述/ １７
１. ３　研究框架/ ２１
１. ３. １　研究思路/ ２１
１. ３. ２　研究方法/ ２３
１. ３. ３　研究内容/ ２４

２　理论基础/ ２８
２. １　概念框架/ ２８
２. １. １　功能介绍/ ２９
２. １. ２　关键理论/ ３２
２. ２　技术方法/ ３８
２. ２. １　网络分析/ ３９
２. ２. ２　支持向量/ ４１
２. ２. ３　遗传算法/ ４３
２. ３　本章小结/ ４５

３　航天器推进系统/ ４６
３. １　航天器系统构成/ ４７
３. １. １　整体系统/ ４７
３. １. ２　推进系统/ ４８
３. １. ３　关键系统/ ５０
３. ２　电子系统/ ５２
３. ２. １　概念描述/ ５４
３. ２. ２　效能阐释/ ５６
３. ３　软件系统/ ５７
３. ３. １　失效特征/ ５９
３. ３. ２　软件可靠/ ６０
３. ４　发动机系统/ ６１
３. ４. １　故障特征/ ６２
３. ４. ２　寿命预测/ ６４
３. ５　本章小结/ ６６

４　电子系统分层效能评估/ ６７
４. １　问题介绍/ ６７
４. １. １　背景回顾/ ６８
４. １. ２　系统描述/ ６９
４. １. ３　概念框架/ ７２
４. ２　技术范式/ ７３
４. ２. １　指标体系/ ７３
４. ２. ２　评估方法/ ７７
４. ２. ３　构建模型/ ８２
４. ３　应用分析/ ９０
４. ３. １　算例求解/ ９１
４. ３. ２　有效验证/ １０２
４. ４　本章小结/ １０４

５　软件系统可靠性预测/ １０６
５. １　问题描述/ １０６
５. １. １　背景分析/ １０７
５. １. ２　失效机理/ １０９
５. １. ３　可靠概念/ １１０
５. ２　技术框架/ １１１
５. ２. １　指标选择/ １１１
５. ２. ２　预测流程/ １１２
５. ２. ３　算法设计/ １１５
５. ２. ４　建立模型/ １２１
５. ３　应用分析/ １２５
５. ３. １　预测结果/ １２７
５. ３. ２　性能分析/ １２９
５. ４　本章小结/ １３１

６　发动机系统剩余寿命预测/ １３２
６. １　问题分析/ １３２
６. １. １　背景介绍/ １３４
６. １. ２　系统框架/ １３４
６. ２　方法体系/ １３７
６. ２. １　预测方法/ １３７
６. ２. ２　构建模型/ １３９
６. ３　应用分析/ １４４
６. ３. １　数据融合/ １４５
６. ３. ２　融合预测/ １４９
６. ３. ３　验证讨论/ １５０
６. ４　本章小结/ １５３

７　结语/ １５４
７. １　主要工作/ １５４
７. ２　创新之处/ １５６
７. ３　后续研究/ １５７
参考文献/ １５８

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这本书的出现，无疑填补了我长期以来在技术集成与系统维护领域的一个认知空白。长期以来，我一直在思考，对于那些极其复杂、对可靠性有着近乎严苛要求的系统，例如我们在航空航天领域常常接触到的推进系统，如何才能实现一种更具前瞻性、系统性的健康管理？以往的经验往往聚焦于单点故障的检测与修复，或者对某个特定子系统的性能进行优化，然而，当这些子系统相互依存、协同工作时，一个细微的异常可能就会引发连锁反应，最终导致整个系统的失效。这本书以“集成”为核心，提供了一个全新的视角。它不再将系统视为孤立部分的集合，而是强调了各部分之间的交互、依赖关系，以及这种集成性如何影响整体的健康状态。这让我联想到，我们常说的“牵一发而动全身”，在航天推进系统这种精密复杂的机器上，这句话显得尤为贴切。书中所探讨的“方法研究”，我想不仅仅是理论上的梳理，更可能包含了对实际应用中各种挑战的深刻洞察，例如如何有效地融合来自不同传感器、不同监控模块的海量数据，如何建立起一套能够跨越不同子系统、不同技术栈的通用健康评估模型。这其中的技术难度和实践复杂性，我深有体会。我尤其期待书中对于“方法”的阐述，是否能提供一种清晰的框架，让我们能够系统地理解如何构建这样的集成健康管理体系，如何识别关键的集成点，以及如何设计有效的监测和干预策略。这对于提升整个航天器乃至更广泛工业领域的系统可靠性，无疑具有里程碑式的意义。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，航空航天推进系统不仅仅是机械与电子的集合，更像是一个高度协同、对环境极其敏感的“生命体”。如何才能理解和管理这样一个“生命体”的健康，是我长期以来一直思考的问题。以往我们接触到的信息，更多是关于其强大的性能和惊人的成就，但很少有书籍会深入探讨，在那些光鲜亮丽的背后，是如何通过一套精密的“健康管理”体系来确保其持续稳定运行的。这本书的题目，正好切中了我的好奇心。《集成系统健康管理方法研究：以航太推进系统为例》，“集成”二字让我看到了一个全新的视角——它不再是将系统视为各个独立部分的简单叠加，而是强调了它们之间相互关联、相互影响的整体性。我非常期待书中能够详细阐述，这种“集成”是如何影响系统的健康状态的？又该如何去“诊断”和“维护”这个高度协同的整体？“方法研究”更是让本书的价值得以体现。我希望书中能够提供一套系统性的、可操作的“方法”，来指导我们如何去实现对推进系统的健康管理。这是否意味着它会介绍一些先进的监测技术、故障诊断算法、或者数据分析模型？是否会通过具体的案例，来展现这些“方法”是如何被应用于真实的航太推进系统中的？作为一名对此领域充满热情的读者，我希望这本书能够为我揭示航空航天推进系统背后那套精妙的“健康守护”之道，让我能更全面、更深入地理解这些伟大的工程成就。

评分☆☆☆☆☆

从学术研究的角度来看，我一直对复杂系统的可靠性与维护方法论非常感兴趣。在许多高风险、高投入的领域，如航空航天、核能、轨道交通等，系统的健康管理至关重要，而传统的方法往往难以应对其日益增长的复杂性和集成度。这本书的出现，让我看到了在这一前沿领域深入探索的可能性。我非常关注书中对“集成”的定义和范畴界定，它是否涵盖了从硬件到软件，从物理连接到信息交互的各个层面？以及，如何在如此异构的环境下，实现有效的健康状态评估与预测？“方法研究”这一点尤其吸引我。我猜测书中可能探讨了多种研究方法，例如基于模型的诊断与预测（MBSE）、基于数据的学习与推理，甚至可能融合了两者。我非常好奇，书中是如何将这些方法论应用于具体的航太推进系统这一典型案例的？案例研究的深度和广度将直接影响到本书的实践价值。我期待书中能够提供一种结构化的方法论框架，帮助研究者和工程师理解如何构建一个集成的健康管理系统，如何处理数据融合、特征提取、故障诊断、剩余寿命预测等关键环节。此外，书中对“航太推进系统”这一具体对象的选择，也让我对其研究的深度和针对性抱有很高的期望。这是否意味着书中将涉及到推进系统特有的运行机理、典型故障模式以及相关的监测技术？这些细节将是评估本书学术价值和应用前景的重要指标。

评分☆☆☆☆☆

我是一名长期在工程技术领域工作的人员，对于复杂系统的维护与可靠性问题有着深刻的体会。在许多关键领域，例如航空航天，推进系统扮演着至关重要的角色，其可靠性直接关系到任务的成败乃至人员的生命安全。以往我们更多地依赖于经验、故障手册以及一些传统的监测手段，然而，随着系统集成度的不断提高，以及技术本身的日益复杂化，这些传统方法逐渐显得捉襟见肘。这本书的出现，恰好切中了这一时代的脉搏。我非常关注书中对“集成”的理解，它是否涵盖了从硬件设计、软件控制、运行环境，到维护流程的全方位协同？以及，如何在一个高度集成的体系中，实现对系统健康状态的全面感知与评估？“方法研究”这一点尤其吸引我。我期待书中能够提供一套科学、系统的方法论，来指导我们如何构建一个有效的集成系统健康管理体系。这可能涉及到如何从海量、异构的数据中提取有价值的信息，如何建立精准的故障诊断模型，如何进行前瞻性的剩余寿命预测，以及如何设计有效的干预策略。例如，书中是否会探讨如何利用人工智能、大数据分析等技术，来实现对推进系统运行状态的实时监控和智能诊断？对于像推进系统这样高技术、高风险的装备而言，一个能够提前预警、精准定位、并有效干预的健康管理系统，无疑能够极大地提升其安全性和可靠性，同时也能显著降低维护成本。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在航空制造一线工作的技术人员，日常工作中与航天推进系统的接触可以说日益增多。我们经常会遇到一些棘手的问题，这些问题往往不是由某个零件的直接损坏引起，而是由几个看似微不足道的小故障在特定工况下相互叠加、放大，最终导致系统性能下降甚至发生安全事故。过去，我们更多地依赖于经验判断和故障手册来解决问题，但这种方式在面对日新月异的复杂系统时，显得越来越力不从心。这本书的题目《集成系统健康管理方法研究：以航太推进系统为例》，正好触及了我长期以来困扰的一个核心问题。我非常好奇书中是如何界定“集成”的概念的，它是否包含了对不同技术、不同学科领域知识的融合？比如，从材料科学、流体力学、控制理论到信息技术，这些看似独立的领域，在推进系统的健康管理中扮演着怎样的角色，又如何被整合起来？我更加期待的是书中提出的“方法”，这是否是一种可操作的、可落地的指导方案？它是否能够帮助我们建立一套更加智能、更加主动的健康监测和预警机制？例如，书中是否会探讨如何利用大数据分析、机器学习等先进技术，从海量运行数据中挖掘潜在的故障模式，甚至在故障发生之前就进行精准预测？作为一名一线技术人员，我最关心的是这些“方法”能否转化为具体的工具和流程，帮助我们更高效、更准确地保障推进系统的安全可靠运行。这本书的出现，给了我一个极大的希望，让我觉得我们能够超越现有的局限，朝着更智能、更系统的方向发展。

评分☆☆☆☆☆

我对系统工程，特别是复杂系统中的可靠性与维护管理一直抱有浓厚的兴趣。长久以来，我都觉得在航空航天领域，尤其是在推进系统这种对安全性和可靠性有着极高要求的关键技术上，我们迫切需要一种更先进、更具整体性的健康管理策略。以往的研究和实践，往往侧重于单个组件或子系统的故障分析，或者是在发生故障后的维修。然而，真正的挑战在于如何理解和管理整个系统的集成化运行所带来的复杂性。这本书的题目《集成系统健康管理方法研究：以航太推进系统为例》，正是精准地切入了这一痛点。我非常好奇书中是如何定义“集成”的，它是否包含了跨越不同技术域、不同工程学科的协同？例如，如何将传感器数据、控制信号、环境因素以及维修历史等多种信息有效地融合，形成一个统一的系统健康视图？“方法研究”这一点，更是直接指向了问题的核心。我猜测书中会提出一套系统性的方法论，用于分析、评估和预测推进系统的健康状态，并且能够指导实际的应用。这其中可能涉及到模型构建、数据挖掘、故障诊断、剩余寿命预测等多个方面。我特别期待书中能够分享一些具体的、可行的研究方法或技术手段，例如如何利用先进的信号处理技术，或者机器学习算法，来从海量的运行数据中识别出那些预示着潜在故障的微妙信号。对于推进系统这样一个高度集成的复杂系统，能够有一个清晰、科学的健康管理框架，对于提升其运行安全性和经济性，都将具有极其重要的价值。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些支撑现代工业和科技发展的基石性技术充满好奇，而航空航天推进系统无疑是其中最令人瞩目的一类。在我的认知里，这些强大的引擎不仅是飞行器的“心脏”，更是其“生命”的守护者。然而，如何让这些复杂的“生命体”保持最佳的“健康”状态，却是一个我一直未能深入了解的领域。这本书的题目《集成系统健康管理方法研究：以航太推进系统为例》，恰好解答了我长久以来的疑问。我非常期待书中能够详细阐述“集成”的概念，它是否意味着要将来自不同子系统、不同传感器、甚至不同时间尺度的数据进行整合，从而形成一个对系统整体健康状态的全面洞察？我猜想，这其中涉及到非常复杂的算法和数据处理技术。而“方法研究”则让我看到了本书的实践价值。我希望书中能够提供一套清晰、可操作的“方法”，来指导我们如何去评估推进系统的健康状况，如何预测潜在的故障，以及如何在故障发生前采取有效的预防措施。例如，是否会介绍一些先进的监测技术，如基于模型的诊断（MBD）、基于数据的诊断（DBD）等？以及，这些方法是如何被应用于航太推进系统的具体场景中的？作为一名读者，我非常想看到书中能够用通俗易懂的语言，结合生动的案例，来展现这些科学研究是如何为保障飞行器的安全可靠运行服务的。这本书的出现，为我打开了一扇深入了解航太推进系统“养护之道”的窗户。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对前沿科技发展保持高度关注的观察者，我一直对那些能够推动人类进步的重大技术领域心怀敬意。航空航天技术，尤其是其核心的推进系统，一直是让我着迷的对象。我们常常惊叹于火箭冲破云霄的壮丽景象，或是探测器在遥远星系中的精密操控，但很少有人深入思考，这一切是如何实现的，而更少人会去关注，在那些辉煌的成就背后，是无数工程师和科学家们对系统“健康”的孜孜以求。这本书的题目，直击了我心中长期存在的疑问——如何才能有效地管理如此复杂的“生命体”的健康？“集成”二字，让我看到了一个超越传统孤立部件维护的全新维度。我理解，推进系统并非简单的零件堆砌，而是各个子系统之间紧密协作、相互影响的有机整体。这本书是否能够揭示，在这种高度集成的状态下，系统健康是如何被影响的？又该如何去“诊断”和“维护”？“方法研究”更是点睛之笔，它意味着这本书并非泛泛而谈，而是要提供一套切实可行、有理论支撑的研究路径。我期待书中能够详细阐述这些“方法”是如何被设计出来的，又如何在实际的航太推进系统中得到验证。它是否会涉及到如何整合来自不同传感器、不同工作模式下的数据？如何通过先进的算法来识别那些可能导致系统失效的早期迹象？又是否能够为我们描绘出一幅未来推进系统健康管理的美好蓝图？这本书的出现，无疑为我提供了一个深入了解这一关键技术背后“隐秘世界”的绝佳机会。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对尖端科技充满好奇心的普通读者，我常常被那些支撑现代社会运行的庞大复杂系统所吸引，而航空航天推进系统无疑是其中最具代表性的一类。当我在书店看到这本书的题目时，我的第一反应是：“终于有一本书愿意去深入探讨如何管理这些‘大家伙’的健康了！” 过去，我们接触到的关于航空航天的话题，更多是关于飞行器的设计、制造、性能指标，或是某次激动人心的太空探索。但很少有书籍会去关注，在这些令人惊叹的成就背后，是如何确保这些至关重要的推进系统能够时刻处于最佳工作状态，如何防止那些潜在的、看不见的“病症”发生。这本书的“集成”二字，立刻引起了我的兴趣。我理解这不仅仅是把几个部件组装在一起，而是要让它们像一个有生命的有机体一样，能够相互感知、相互协调、相互支持。而“健康管理”，则让我联想到我们日常生活中对身体健康的关注，这本书是否会用类似的方式，去分析推进系统的“身体状况”，并提出“治疗”方案？我非常好奇，书中会用怎样生动、易懂的方式来解释那些可能非常专业的技术概念，是否会通过具体的例子，让我们这些非专业人士也能领略到其中蕴含的智慧和挑战。我期待这本书能够打开我的视野，让我对那些驱动我们探索宇宙的强大引擎，有一个更深层次、更全面的认识，不仅仅是看到它们的光鲜亮丽，更能理解它们背后精细的“养护”之道。

评分☆☆☆☆☆

我对系统工程，特别是复杂系统在极端环境下的可靠性保障，一直怀有浓厚的学术兴趣。在许多高风险、高投入的领域，例如航空航天，推进系统作为核心动力源，其健康管理至关重要。然而，随着技术的进步，推进系统越来越趋向于高度集成化和智能化，传统的、基于单元故障的分析方法已经难以应对其复杂的相互作用和潜在的共生失效模式。这本书的题目《集成系统健康管理方法研究：以航太推进系统为例》，正是我一直在寻找的，它直接点出了“集成”和“方法研究”这两个关键点。我非常好奇书中是如何界定“集成”的，它是否涉及到跨硬件、软件、以及运行环境的协同？以及，在如此复杂的集成体系中，如何建立一套有效的健康评估和预测框架？“方法研究”这一点更是吸引我，我猜测书中会探讨一系列先进的研究方法，例如如何融合模型驱动与数据驱动的诊断技术，如何利用机器学习和人工智能算法来挖掘隐藏在海量数据中的故障模式，甚至可能涉及领域知识的融入。我尤其期待书中能够提供一些具体的研究方法论，例如如何构建一个能够覆盖推进系统全生命周期的健康管理模型，如何处理传感器故障、数据缺失等实际问题，以及如何进行有效的剩余寿命预测。对于航太推进系统这样典型的集成复杂系统，能够有一套成熟、科学的健康管理方法，将极大地提升其运行的安全性、可靠性以及经济效益。