企业离散式智能设备预测性维护综述

作者：李福兴; 李璐爔; 彭友

来源：测控技术, 2021, 40(08): 1-6.

DOI：10.19708/j.ckjs.2021.08.001

• 预测性维护
• 边云协同
• 故障预测
• 框架
• 模式

针对智能设备的大量使用且缺乏根据监测大数据进行故障自动分析、判断与处理的问题,研究了基于物联网技术、大数据技术、边云协同技术的智能设备预测性维护框架和模式。提出针对非智能设备安装传感器实现设备智能化的方法。指出边缘计算负责设备工况数据的实时采集、分析,可快速甄别设备故障并实时报警;云计算聚焦同类设备运行海量历史数据的挖掘和分析,形成故障自动预测分析和诊断模式并下载至智能边缘设备。在研究了模型驱动、数据驱动、概率统计驱动、数字孪生和概率数字孪生驱动等故障预测模式后,提出了采用数据驱动的多层级数据融合模式,为制定企业性智能设备维保方案提供借鉴作用。

• 单位
  东南大学; 江苏经贸职业技术学院