工业人工智能的关键技术及其在预测性维护中的应用现状

• 作者: 丁汉 张永 袁烨
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 工业人工智能 预测性维护 机器学习 寿命预测 维修决策
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 工业人工智能专题
• 页码范围: 2013-2030
• 页数: 18页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c200333

摘要

随着人工智能技术的快速发展及其在工业系统中卓有成效的应用,工业智能化成为当前工业生产转型的一个重要趋势.论文提炼了工业人工智能(Industrial artificial intelligence,IAI)的建模、诊断、预测、优化、决策以及智能芯片等共性关键技术,总结了生产过程监控与产品质量检测等4个主要应用场景.同时,论文选择预测性维护作为工业人工智能的典型应用场景,以工业设备的闭环智能维护形式,分别从模型方法、数据方法以及融合方法出发,系统的总结和分析了设备的寿命预测技术和维护决策理论,展示了人工智能技术在促进工业生产安全、降本、增效、提质等方面的重要作用.最后,探讨了工业人工智能研究所面临的问题以及未来的研究方向.