设备预测性维护和故障智能诊断的未来：诊断分析专家和机器的相互融合

发布时间: 2023年03月31日

标签: 行业干货

随着人工智能和机器学习的飞速发展，各行各业都在探索如何将这些技术应用于实践中。预测性维护行业也不例外。这些新技术能够帮助设备管理者和技术人员更好地监测和诊断设备故障，提高设备的可靠性和运行效率。

人工智能和机器学习技术的发展使得预测性维护的方法变得更加自动化和高效。通过利用大数据和分析算法，预测性维护能够更加准确地预测设备故障，减少停机时间，提高生产效率。这些技术的快速发展将使预测性维护成为现代工业的重要组成部分。

预测性维护的优势在于它可以利用振动、超声波、温度、电气和其他测量等数据来做出明智的决策。例如，它可以找出修理机器所需的特定维修方法，或者安排维修时间以最大限度地降低灾难性故障的风险。但是，实现预测性维护也面临着一些挑战。其中一个挑战是获取和管理大量信息，以及将信息处理或分析为准确和可操作的结果。另一个挑战是行业内技能短缺的问题。

一、诊断分析专家训练机器

分析师的角色在机器学习中也是至关重要的。以振动分析为例，分析师可以通过提供标记数据集来训练机器学习算法。这些数据集包含了各种机器故障的振动数据，并为每个故障打上标签。这样，机器学习算法可以通过学习这些标记数据集中的模式来自动识别未来的故障。然而，分析师仍然需要参与到这个过程中，以确保机器学习算法的准确性和有效性。分析师需要监督算法的训练过程，检查算法的输出结果，并及时更新算法以适应新的故障模式。因此，人工智能和人类专业知识的结合将是实现智能诊断的关键。

二、大数据分析和统计学习为诊断分析专家提供深刻见解

大数据分析和统计学习为诊断分析专家提供了深刻的见解，这些见解可以帮助他们更好地理解设备故障的原因和根源。通过分析大量的数据，诊断分析专家能够识别出不同设备故障之间的联系和共性。

统计学习是一种用于发现数据之间联系和模式的算法。通过使用统计学习算法，诊断分析专家能够对大量数据进行分析，从而找出设备故障的根本原因。这些见解可以帮助诊断分析专家更好地预测和管理设备故障。例如，大数据分析可以帮助专家了解机器故障的根本原因和趋势，从而更好地预测未来的故障。而机器学习算法可以帮助诊断分析专家快速准确地识别和分类故障，从而更好地管理设备可靠性。

此外，融合机器和诊断分析专家的诊断能力还可以提高预测性维护计划的效率和准确性。机器可以自动收集和分析大量数据，从而快速识别潜在问题，而诊断分析专家可以使用自己的经验和专业知识对结果进行审核和解释。

三、PreMaint设备健康管理平台的实践应用

PreMaint设备健康管理平台基于设备的物理特性、物理规律，利用动力学规律建立机理模型，使用统计模型相关算法，结合时域数据、工艺数据、设备特征数据及各类报警预警数据等，构建设备等故障诊断模型和故障分析可视化服务，辅助设备工程师实现设备智能运维的场景闭环，直接按APP的提示，在特定时间去执行具体任务，让工程师更专注于解决关键问题本身。

申请试用PreMaint设备健康管理系统

PreMaint系统中不仅将专家经验和行业标准封装为模型算法，而且基于大量设备故障案例库和设备各环节数据，采用机器学习算法训练设备故障原因的智能诊断模型。通过AI算法，PreMaint专家系统可以定期生成设备健康专题的诊断报告，实现设备复杂多变工况下的立体监测、精准报警、故障诊断与预测维护，从而实现从监控到预警、故障诊断、维保维修处理的功能闭环，而不仅局限在设备管理的某个环节。

随着人工智能和机器学习的快速进步，诊断分析专家和机器的相互融合将成为实现成功预测性维护的关键。这种融合将带来更高的效率、准确性和可靠性，从而帮助企业提高生产力和降低成本。