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文档简介

1、近年来，由大数据驱动的人工智能技术取得了飞速发展，工业互联网 可以为工业领域的智能应用提供充足的数据基础设施支撑。在已有PHM技 术基础之上，工业互联网与人工智能密切结合，将机械装备、过程、监控 和维修一体化。这将促进人-机-过程-环境之间的和谐关系，是实现机械 装备系统本质可靠的重要举措。人工自愈能改变传统设计理念，让未来的 现代设备诊断技术要求具有状态监测、故障诊断和预测等能力，可以 预测重要和关键零部件的可靠工作寿命，通过状态监测可以提前发现异常 状态，科学评估设备健康状态，预测故障发生，比起传统的对损坏的设备 进行失效分析的方法更有利于超前预防。基于工业互联网的应用设备状态 监测及诊断

2、技术，通过大数据分析可对故障征兆信息进行采集、处理、分 析，对故障进行早期诊断、预测，在机器没损坏之前查明故障原因并适时 采取修复、预防和改进对策，成为信息、监控、通信、计算机和人工智能 控制，虚实融合下的数据处理、仿真分析、虚拟验证及运行决策，具体体 化的应用，用于故障预测、健康管理及预测性维护，并反馈运行信息给设 三、智能维护技术应用中的问题和挑战优质的数据才能建立优质的模型，数据的质量直接影响到信息识别和 对数据监控和后台数据存储提出了很高的要求。但实际情况中许多动力装 工况和状态参数各自采集，形成信息孤岛。因此不仅需要高精度的采集设 备、高效的存储优化，还需要能够通过元数据、索引、查询

3、推理，支持高 信息认知，数据挖掘、信号处理和掌握基于大数据分析的因果和关联 规律是必要条件。工业是一个强机理、高知识密度的技术领域，很多监测 数据只是复杂系统运行的部分表征。工业领域通常有大量的机理模型、专 工业数据分析通常隐性或显性利用大量的行业知识，体现在问题定义、数 据筛选、特征工程和模型调优等过程中。工业大数据分析通常需要机器学 习算法与机理领域模型算法的融合，为智能决策提供科学依据，以期创造 专业人才培养体系亟需建立和完善。通用电气早在发布工业互联网之 软件开发人员虽然善于编程开发，但缺乏工程实践，对机器过程复杂系 统和不同行业不同设备实际运行状态不了解。工业大数据的分析者既需要 掌握大数据相关知识，又需要深刻理解各种典型工业应用场景，更高层次 工业中一些实际场景需要满足更高的运营智能化、管理数字化和数据 理论上，强化学习原理与最优控制一致，且适用于解决博弈论等领域的问 题。传统的控制技术虽然能满足大部分场景的需求，但对于大型复杂工业 系统，无法处理高纬度、非线性系统的实时优化控制，也很难满足日益增 相当一部分工业领域通常对数据的保密性要求极高，不愿透露运行过 程中的敏感信息，例如航空发动机的健康运维。这对一般的数据模型开发 过程造成极大困难。而联邦学习的机制解决了保密性问题，有望成为下一 这将促进人-机-过程-环境之间的和谐关系，是实现机械装备系统本质可 靠的

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