《人工智能与预测性健康管理（PHM）技术在军事智能装备保障中的应用》

为破解军事智能装备预测性维护中智能化与网络化程度低、物理模型构建困难等问题，本研究针对人工智能技术在军事智能装备中的应用框架、关键技术及保障决策方法展开探索。通过将预测性健康管理（PHM）系统架构融入军事智能装备健康管理体系，充分发挥人工智能全域通信、泛在感知与自主学习等核心能力，实现军事智能装备健康管理的数据驱动化、智能化和网络化转型。本研究成果可为复杂战场环境下军事智能装备保障提供参考路径，有效降低运维成本，持续提升保障效能。

本文重点研究人工智能技术（AIT）在机电控制系统（MECS）中的应用：首先阐释AIT基础理论与概念框架，继而开发现代化AIT核心技术，结合我国现代企业机电控制系统现状剖析现存瓶颈，最终探究AIT与机械系统的融合路径，重点讨论其在机械电子孔口子系统与电气控制系统集成中的实践应用。

"军事智能装备"泛指具备预测、感知、分析、推理、决策及控制能力的装备体系。其在装备数控化基础上演进为更高级形态，可显著提升生产效能与制造精度。其发展关键技术涵盖缺陷检测与健康维护技术（如高端数控机床、工业机器人），而故障预测与健康管理（PHM）技术正成为未来保障体系的核心方向。随着军事智能装备复杂度提升，构建部件或系统的精确数学模型愈发困难。利用装备全生命周期多节点历史数据进行建模，相较物理分析模型更有利于实现PHM功能。鉴于军事智能装备向信息化、智能化、网络化演进，其维护流程也需同步实现网络协同与智能决策。本研究聚焦PHM与人工智能的融合应用，着力提升军事装备智能保障的决策水平、力量编成、方法革新及效能增益，为PHM智能化与网络化维护模式的落地实施提供支撑。

未来智能化作战形态演变

高端技术的广泛运用正在深刻改变制胜机理。信息力已超越火力成为战争胜负的决定性要素，控制取代摧毁成为压制对手的首选手段。作战体系中集群单元的影响力超越传统集中兵力效果，催生出三大新型作战样式：基于集群协同的"新型智能作战"（亦称分布式协同战）、基于多域集群的"集群攻防战"、以及创新理论体系衍生的"电磁全维战"，三者共同构成未来智能化战争的基本形态。