故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management, PHM）是一种利用先进传感器集成，借助各种算法和模型实现故障检测、状态评价及故障预测的健康管理技术，目前已经在军民领域得到了普遍应用，在提高设备可用性、可靠性和安全性，降低运维成本方面发挥了重要作用。

PHM利用智能算法对设备实时监测数据进行综合分析，实时检测设备性能异常及早期故障，评估设备健康状态，并且预测设备剩余可用寿命，为设备实现自主健康管理、状态修（Condition based Maintenance, CBM）及智能保障提供了重要的技术支撑。



PHM在利用先进传感器技术获取工业设备运行状态数据的基础上，综合利用智能算法和模型对具备隐匿性、碎片化和低质性特点的工业大数据进行挖掘分析，获取工业设备健康状态的定量知识，为设备的运维保障优化提供支持。

对于可以监测的故障，其演化过程可以用监测参数或提取的特征值的发展轨迹表示，从而为故障发生时间（TTF）预测提供了基础。