工业大数据驱动的故障预测与健康管理

摘要：

新一代人工智能技术的发展与应用装备积累了大量数据,推动着故障预测与健康管理(P H M)进入了工业大数据时代.结合装备的功能作用、结构组成和工作特点,分析装备大数据,进行价值挖掘、信息提取进而实现装备的状态监测、异常预警、故障诊断、寿命预测、智能维护等工作十分迫切.在回顾并剖析当前PHM技术内涵、发展现状与应用的同时讨论了装备工业大数据的特点、分析方法及其工作中的难点和疑点.以风力发电机组和机械硬盘两类典型复杂装备为例,从工业大数据角度对其PHM技术进行探讨,总结当前研究工作的热点与不足,思考未来研究方向,以期为相关领域的研究人员提供一定参考.

关键词：故障预测与健康管理、工业大数据、风力发电机组、机械硬盘

所属期刊栏目：28

分类号：TH17

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;宁波市自然科学基金资助项目

在线出版日期：2022-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共23页

页码：1314-1336