设备健康管理系统

大型精密设备的维护经历了故障维护、预防维护、状态维护和预测性维护的发展阶段。其中，预测性维护通过大数据平台和状态检测技术，实现了设备状态的实时监测与预测性检修，显著提升了设备运行效率和维护成本效益。该技术体系包括设备健康管理系统、可视化任务流、模型库等核心功能，支持基于业务需求的模型自动生成与部署。系统整体架构以专家知识为基础，通过健康性预测算法优化备件管理、维护工单生成和决策支持，同时通过数字化健康档案记录维修信息，为机器学习算法提供数据支持，最终实现设备状态的精准预测与维护策略的优化。

大型精密设备在现代工业生产和科研实验中发挥着不可替代的作用，因此，人们对其维护工作进行了深入研究并制定了科学的标准。在维护工作方面，人们进行了深入的研究并制定了科学的标准。

1**、故障维护** （Corrective Maintenance，CM）

也可称为事后维护方案，在设备出现故障后，恢复其正常运行状态及功能的维护工作。这种维护活动通常在设备故障发生后实施。然而，由于故障带来的停机时间和设备不可逆的损坏等问题，这种方法逐渐被放弃。

2**、预防维护** （Prevention Maintenance，PM）

在设备出现故障之前，结合生产实际状况和设备维护经验，制定定期、定期的点检、维护和保养计划，也被称为定期维护。这种做法可以有效避免因设备故障对企业及设备造成损害的风险，但仍然无法避免因备件库存过多和维护投入超出需求而导致的成本浪费。

3**、状态维护** （Condition Based Maintenance，CBM）

通过监测设备的状态参数（如振动、温度等）的变化，可以识别出设备即将形成的故障模式，这属于基于状态检测技术的预测性维护方案。该维护方式建立在以下事实：大多数设备故障并非瞬间产生，故障的发生往往需要一定过程。若能总结这一过程的关键特征信息，则可提前对设备进行检修，从而有效规避严重后果。

4**、预测性维护** （Predictive Maintenance，PdM）

基于CBM的维护方式是一种发展而来的方法。在设备运行过程中，定期进行状态监测和故障诊断，分析设备当前的状态，并预测其未来的发展趋势。为此，需要制定相应的预测性维护方案，确定维护的时间、内容、方式、方法、技术和物资需求。

预测性维护

技术体系图

• 通过 大数据 服务平台，解决了有数据、有业务场景，但却不懂算法的需求 。

用户可以根据需求对数据中的各个元素进行可视化拖拽，自由配置任务流程图。支持超过10种预设模型库，用户无需算法经验，即可基于特定场景快速生成模型，并完成部署流程。

数据服务预测模型

系统功能架构

基于大数据架构实现数据的统一存储和管理，通过大数据分析模块支撑各业务功能，保障设备状态监测、故障预警、预测性维护、智能诊断、数据存储和设备管理六大业务应用。

基于专业波形图和自适应预警技术对设备状态进行实时监测，通过分析设备运行数据动态优化备件库存配置，自动生成维护作业指令，并灵活配置显示界面，为设备管理人员提供决策支持界面。

系统数据流向图

系统包含六个主要部分，以专家系统为核心构建，发展出问题发现中心、状态诊断中心、分析决策中心、决策支持中心和记录反馈中心。这些中心的运转均需依托专家知识体系的支撑。以优化健康性预测算法为核心目标。

系统包含六个主要部分，以专家系统为核心构建，发展出问题发现中心、状态诊断中心、分析决策中心、决策支持中心和记录反馈中心。这些中心的运转均需依托专家知识体系的支撑。以优化健康性预测算法为核心目标。

数字化健康档案

该模块为维修人员提供了故障维修情况填写的模板，维修人员将系统知识库所需的相关材料和数据填入该模板中，从而形成数字化的健康档案，并为机器学习故障预测算法奠定了基础。该模块主要包含以下功能：

• 基础数据管理 ：提供以设备台账为核心的设备基础数据管理服务。

•

维护策略服务：依托维护策略与设备清单，规划常规备件及专用备件的采购计划。提供多种定期维护及委外服务维护的提醒方案。

•

• 备件分类管理 ：提供编码策略、备件库存策略，提高备件利用率。

•

• 设备维修管理 ：对设备的维修及部件的更换进行管理。

•

• 报表分析 ：提供各种报表服务。