摘要: 新一代人工智能技术的发展与应用装备积累了大量数据,推动着故障预测与健康管理(PHM)进入了工业大数据时代。结合装备的功能作用、结构组成和工作特点,分析装备大数据,进行价值挖掘、信息提取进而实现装备的状态监测、异常预警、故障诊断、寿命预测、智能维护等工作十分迫切。在回顾并剖析当前PHM技术内涵、发展现状与应用的同时讨论了装备工业大数据的特点、分析方法及其工作中的难点和疑点。以风力发电机组和机械硬盘两类典型复杂装备为例,从工业大数据角度对其PHM技术进行探讨,总结当前研究工作的热点与不足,思考未来研究方向,以期为相关领域的研究人员提供一定参考。
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