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
• 来源期刊: 测控技术
• 关键词: 预测性维护 边云协同 故障预测 框架 模式
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP202+.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2021.08.001

摘要

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.