1、复杂智能系统故障预测与健康管理技术要求TCICC 35006-2026讲解了面向高可靠性、高自主性场景的复杂智能系统开展故障预测与健康管理（PHM）所必需的技术规范体系，涵盖PHM总体技术框架的七层结构从数据采集、处理、状态检测、健康评估、故障诊断、预测评估到决策生成；描述了覆盖定性与定量两个维度的完整指标体系，包括数据完整性、准确性、一致性、时效性、可解释性等11项定性要求，以及数据缺失率、故障检测率、虚警率、RUL预估精度、健康指数、不确定性量化（偶然性与认知性）、模型收敛率、预测有效期等29项可测定量指标；明确了PHM技术在感知、认知、决策、控制、执行机构及数据与模型层面的应用对象范围；
2、系统梳理了PHM贯穿需求、设计、训练、测试、运行、维护更新至退役的全生命周期过程要求；提出了知识驱动、数据驱动、模型驱动及多源信息融合四类支撑方法，包含专家系统、贝叶斯网络、失效模式分析、时间序列建模、深度学习、可解释AI、数字孪生、物理-数据混合建模、知识图谱和边缘协同等关键技术路径，并对大语言模型、强化学习、联邦学习、计算机视觉等典型智能模型架构分别提出了差异化适配要求。复杂智能系统故障预测与健康管理技术要求TCICC 35006-2026适用于从事高安全等级智能系统研发、部署与运维的科研单位、装备制造企业及系统集成商，具体覆盖航空航天器自主控制系统、无人作战平台、智能舰艇综合作战系统、高铁列控系统、核电机组智能监控系统、工业互联网平台核心AI模块、高端医疗机器人、城市级智能交通管控系统等复杂智能装备领域；适用于承担PHM系统架构设计、健康评估算法开发、RUL预测模型训练、实时诊断引擎部署、可解释性验证及全生命周期健康管理策略制定的工程技术人员；亦适用于第三方测评机构、标准化组织及行业监管部门在开展PHM能力评价、系统准入审查、可靠性验收与持续改进评估时作为权威技术依据。
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