人工智能驱动的故障检测与诊断

22/25人工智能驱动的故障检测与诊断第一部分人工智能在故障检测中的优势 2第二部分预测性维护中的故障诊断 4第三部分深度学习模型在故障识别中的应用 7第四部分故障模拟与虚拟传感器的作用 11第五部分人类专家知识与算法融合 13第六部分实时监测与决策支持 16第七部分故障趋势预测与预防性措施 20第八部分故障检测与诊断系统的部署和评估 22

第一部分人工智能在故障检测中的优势关键词关键要点【数据驱动】：

1.无需预先假设或规则，人工智能算法可以通过分析海量历史数据，发现故障模式和异常行为。

2.采用机器学习和深度学习等技术，人工智能模型能够从数据中提取关键特征，建立故障预测模型。

3.实时监控数据流，人工智能系统可以识别异常事件，提供早期预警，最大限度地减少故障的影响。

【趋势分析】：

人工智能在故障检测中的优势

人工智能（AI）在故障检测领域发挥着至关重要的作用，提供了传统方法无法比拟的诸多优势：

1.实时监控和分析

*AI模型能够持续监控设备和系统，实时分析传感器数据和操作参数。

*这使它们能够在故障发生或恶化之前检测出异常情况，从而实现早期预警和预防性维护。

2.高精度和灵敏性

*AI算法经过训练，可以处理和理解大量复杂数据。

*它们比人类专家更能检测和分类故障模式，即使是微小或间歇性的故障。

3.自适应和学习能力

*AI模型能够随着时间的推移学习和适应新的数据和模式。

*这使它们能够随着系统演变和故障模式变化而不断提高性能。

4.效率和可扩展性

*AI系统可以自动化故障检测过程，从而节省大量时间和资源。

*它们可以部署在广泛的设备和环境中，实现大规模故障监测。

5.预测性维护

*AI模型可以识别故障的前兆症状，从而预测即将发生的故障。

*这使企业能够提前安排维护和更换，避免意外停机和昂贵的维修成本。

6.降低人为错误

*AI系统不受人类错误的影响，例如疲劳、疏忽或偏见。

*它们提供一致和客观的故障检测，从而提高准确性。

7.改善安全性

*早期故障检测有助于防止设备故障导致严重后果，例如人员伤害、财产损失或环境危害。

*通过实时监控和预测性维护，AI可以提高操作安全性。

8.节省成本

*AI驱动的故障检测可以降低运营和维护成本。

*通过预防意外停机、降低维修费用和延长设备寿命，企业可以实现显著的节约。

9.提高生产力

*通过消除故障和减少停机时间，AI可以提高设备和系统的可用性和生产力。

*这反过来又会导致更高的产量、更高的效率和更低的运营成本。

10.洞察力和优化

*AI系统通过分析故障数据提供有价值的见解。

*这些见解有助于识别故障源、优化维护策略并提高整体系统性能。第二部分预测性维护中的故障诊断关键词关键要点基于振动分析的故障诊断

1.振动信号处理技术：利用频谱分析、小波变换和Hilbert-Huang变换等技术，从振动信号中提取故障特征。

2.故障特征识别：应用机器学习、深度学习和专家系统技术，根据提取的特征识别故障模式和故障类型。

3.故障定位：结合传感器位置和故障特征，准确定位故障组件或位置。

基于图像分析的故障诊断

1.图像获取和增强：使用摄像头、红外相机或超声仪获取故障区域图像，并进行预处理以提高图像质量。

2.特征提取和分类：利用图像处理技术（如边界检测、纹理分析）提取故障特征，并通过机器学习或深度学习模型进行故障分类。

3.故障可视化：将故障诊断结果以热图、轮廓图或3D模型等方式可视化，帮助维护人员快速识别故障位置和严重程度。

基于声学分析的故障诊断

1.声学信号采集：使用麦克风或声学传感器采集故障设备发出的声音信号。

2.特征提取和模式识别：利用频率分析、声谱图和机器学习算法提取声学特征，识别不同故障模式。

3.故障诊断：根据识别的声学模式，诊断故障类型并确定故障源。

基于传感器数据融合的故障诊断

1.多模态传感器部署：在设备上部署不同类型的传感器，如振动传感器、温度传感器、声学传感器等。

2.数据融合技术：应用Kalman滤波、贝叶斯推理或机器学习技术融合来自不同传感器的数据，提高故障诊断的准确性和鲁棒性。

3.故障模式识别：利用融合后的数据，识别设备故障的独特模式，提高故障检测和诊断的效率。

基于云计算的故障诊断

1.数据集中存储和处理：将故障相关数据（如历史数据、传感器数据、维护记录）存储在云平台，方便访问和分析。

2.分布式计算：利用云计算平台的分布式计算能力，并行处理大规模故障数据，提高诊断效率。

3.故障诊断应用程序：开发基于云的故障诊断应用程序，提供远程故障诊断、预测性维护和决策支持。

基于专家系统的故障诊断

1.知识库构建：收集和组织来自专家或历史经验的故障诊断知识，形成知识库。

2.推理机制：设计推理机制，基于知识库根据收集的数据推理故障原因和解决方案。

3.故障诊断建议：根据推理结果，提供故障诊断建议，指导维护人员进行故障排除和维修。预测性维护中的故障诊断

引言

预测性维护是一种维护策略，旨在通过持续监视设备或系统状态来预测即将发生的故障。故障诊断是预测性维护中的关键步骤，涉及识别和分类设备或系统中的故障。

故障诊断方法

人工智能(AI)技术已广泛应用于故障诊断，因为它们能够从复杂的数据中识别模式并预测故障。常用的AI方法包括：

*机器学习：使用算法从历史数据中训练模型，识别故障模式并预测未来故障。

*深度学习：一种机器学习类型，使用多层神经网络从高维数据中提取特征。

*专家系统：将人类专家的知识编码为计算机程序，以识别和诊断故障。

数据收集与处理

故障诊断需要可靠且全面的数据。传感器和其他数据收集设备可用于收集设备或系统参数、振动、温度和压力等数据。数据处理技术，如数据清洗、预处理和特征提取，用于准备数据以进行故障诊断。

故障模式识别

一旦收集并处理数据，就可以应用AI模型来识别故障模式。模型使用历史数据中的故障特征模式，从新数据中识别故障的迹象。

故障分类

故障诊断的另一个关键步骤是故障分类。人工智能模型可以将故障分类为不同的类别，例如电气故障、机械故障或过程故障。这有助于确定最合适的维护策略。

预测性维护中的故障诊断

在预测性维护中，故障诊断用于：

*预测剩余使用寿命(RUL)：估计设备或系统何时出现故障。

*优化维护计划：根据故障诊断结果，确定最佳维护时间和维护操作。

*减少停机时间：通过提前预测故障，可以计划维护活动并最大限度地减少意外停机时间。

*提高设备性能：通过及时识别和解决故障，可以改善设备或系统的性能和可靠性。

评价指标

故障诊断模型的性能使用以下指标进行评估：

*精度：正确识别故障的能力。

*召回率：正确识别所有故障的能力。

*F1分数：精度和召回率的加权平均值。

*ROC曲线：反映模型区分健康和故障数据的能力。

案例研究

案例1：风力涡轮机故障检测

机器学习模型应用于风力涡轮机传感器的历史数据。该模型准确预测了三种类型的故障：齿轮箱故障、发电机故障和叶片故障。

案例2：机械设备故障诊断

深度学习模型用于从振动信号中诊断机械设备故障。该模型能够识别滚动轴承、齿轮和电机中的故障。

结论

人工智能驱动的故障诊断技术为预测性维护带来了重大好处。通过启用故障模式识别和准确的故障分类，这些技术可以提高设备可靠性、优化维护计划并减少停机时间。将这些技术整合到预测性维护战略中可以显着提高资产运营的效率和成本效益。第三部分深度学习模型在故障识别中的应用关键词关键要点数据预处理和特征工程

1.数据清洗和增强：去除噪声、处理缺失值并应用数据增强技术，例如随机采样、旋转和翻转，丰富数据集和提高模型鲁棒性。

2.特征选择和提取：利用深度学习网络，例如自动编码器和卷积神经网络，从原始数据中自动学习和提取有意义的故障相关特征。

深度学习模型架构

1.卷积神经网络（CNN）：利用卷积和池化层从传感器数据中提取局部特征，有效识别故障模式。

2.循环神经网络（RNN）：处理时序数据，捕获故障信号中的顺序依赖关系和动态变化。

3.变压器：专注于全局依赖关系，通过自注意力机制建模故障之间的长程关联。

多模态融合

1.传感器融合：结合来自不同传感器（例如振动、温度、声音）的数据，提供故障的更全面视图。

2.图像和文本集成：利用来自图像处理和自然语言处理技术的见解，识别视觉故障模式并从维护记录中提取故障描述。

3.知识图谱和本体：整合来自多个知识来源的故障相关知识，用于故障推理和解释。

故障诊断和分类

1.故障模式分类：训练深度学习模型识别特定故障模式，例如轴承故障、齿轮故障和电气故障。

2.故障严重性评估：根据故障特征和历史故障数据，评估故障的严重性和潜在影响，优先处理和维护。

3.故障根源识别：通过关联分析、因果推理和异常检测技术，确定故障的根本原因，指导针对性维护行动。

可解释性和可信度

1.解释器和可视化：利用梯度下降、类激活映射和注意力机制解释深度学习模型的预测，增强模型的可信度和可解释性。

2.不确定性量化：估计模型预测的不确定性，识别存在预测困难或存在故障风险的区域。

3.对照实验和归纳推理：通过受控实验和合成的故障数据集验证深度学习模型的性能，确保模型的鲁棒性和泛化能力。

趋势和前沿

1.生成式模型的应用：利用生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）生成合成故障数据集，丰富训练数据并提高模型泛化能力。

2.边缘计算和物联网集成：将深度学习模型部署到边缘设备，实现故障检测和诊断的实时性。

3.自监督学习和无监督学习：探索无需人工标注的数据驱动方法，提高模型的训练效率和适用性。深度学习模型在故障识别中的应用

深度学习是一种机器学习技术，它使用具有多个处理层的神经网络对数据进行建模。这种结构使深度学习模型能够从数据中提取高度复杂的特征和模式，使其非常适合故障识别任务。

故障识别中的挑战

故障识别是维护和故障排除过程中的关键步骤。在制造、能源和医疗等行业中，准确而高效地识别设备、机器和系统的故障至关重要。传统故障识别方法通常依赖于专家知识和手动数据分析，这些方法可能耗时、主观且容易出错。

深度学习模型在故障识别中的优势

深度学习模型通过以下几个方面克服了传统故障识别方法的局限性：

*自动化特征提取：深度学习模型可以自动从数据中提取故障特征，而无需手动特征工程，从而简化了故障识别过程。

*模式识别能力：深度学习模型具有强大的模式识别能力，可以从设备和系统产生的数据中识别复杂和细微的故障模式。

*异常检测：深度学习模型可以检测偏离正常操作模式的数据，从而及早识别故障的迹象。

*提高准确性：深度学习模型经过大量故障相关数据的训练，可以显着提高故障识别的准确性，从而减少误判和漏检。

深度学习模型的应用

深度学习模型已被应用于广泛的故障识别应用中，包括：

*制造：机器和设备故障检测、预测性维护

*能源：发电厂和分布式发电系统中的故障检测

*医疗保健：医疗设备故障检测、疾病诊断辅助

*交通：车辆故障检测、无人驾驶车辆安全系统

*基础设施：桥梁和建筑物健康监测、结构损坏检测

模型类型

常见的用于故障识别的深度学习模型类型包括：

*卷积神经网络(CNN)：能够从图像和时间序列数据中提取局部特征。

*循环神经网络(RNN)：能够处理时序数据并捕获长期依赖关系。

*自编码器：能够识别数据中的异常模式和重建正常数据。

*生成对抗网络(GAN)：能够生成合成数据，以增强故障识别模型的训练。

模型训练

深度学习模型的训练通常涉及以下步骤：

*数据收集和预处理：收集与故障相关的设备和系统数据，并进行预处理以标准化和增强数据。

*模型选择：根据数据的特征和故障识别的要求选择合适的深度学习模型。

*模型训练：使用故障和正常数据训练模型，优化模型的参数以最大化故障识别的准确性。

*模型评估：使用独立的测试数据评估模型的性能，并根据需要调整模型和训练过程。

部署和使用

训练好的深度学习模型可以部署在嵌入式设备、边缘设备或云平台上。模型可以实时处理设备和系统数据，提供连续的故障识别和预警。通过与其他传感和诊断技术相结合，深度学习模型可以构建强大的故障识别和预测性维护系统。第四部分故障模拟与虚拟传感器的作用关键词关键要点故障场景模拟

1.利用物理模型或有限元分析创建虚拟环境，模拟各种故障场景和运行条件。

2.通过仿真技术引入故障，观察故障对系统行为的影响，预测故障的特征。

3.允许在不影响实际设备的情况下测试故障检测和诊断算法，提高算法的可靠性。

虚拟传感器

1.利用软件传感器或模型观测器生成与物理传感器类似的虚拟测量数据。

2.通过补充或替代物理传感器，扩展故障检测和诊断系统的能力。

3.克服传感器放置或可靠性限制，实现对难以观测状态的故障检测和诊断。故障模拟与虚拟传感器的作用

故障模拟

故障模拟是一种用于评估诊断系统有效性的技术。它涉及在系统中注入模拟故障，然后观察诊断系统的响应。故障模拟可以帮助识别诊断系统中潜在的缺陷并评估其对各种故障情况的鲁棒性。

在人工智能驱动的故障检测与诊断(FDD)系统中，故障模拟可以采用以下方式：

*物理故障注入：通过人为操作或控制设备，在物理层面上引入故障。

*软件故障模拟：使用软件工具注入故障，如修改代码或破坏数据结构。

*仿真：使用计算机模型模拟系统行为，并注入模拟故障以评估诊断系统的响应。

虚拟传感器

虚拟传感器是使用模型或其他技术创建的传感器。它们可以用来估计无法直接测量的物理量。虚拟传感器可以增强诊断系统的能力，并提供以下好处：

*扩展传感器覆盖范围：虚拟传感器可以估计无法使用物理传感器直接测量的重要变量。

*减少传感器成本：虚拟传感器可以代替价格昂贵的物理传感器，从而降低总体系统成本。

*提高诊断精度：虚拟传感器可以融合来自多个物理传感器的数据，提高整体诊断精度。

*冗余和容错：虚拟传感器可以提供冗余，当物理传感器出现故障时可以提供信息。

在人工智能驱动的FDD系统中，虚拟传感器可以发挥以下作用：

*故障检测：虚拟传感器可以检测物理传感器无法检测到的故障，例如临界温度或振动频率的细微变化。

*故障诊断：虚拟传感器可以提供有关故障原因和位置的额外信息，有助于缩小诊断范围。

*预测维护：虚拟传感器可以预测未来故障的可能性，允许及早进行维护，从而防止意外故障。

示例

在航空航天行业，故障模拟已用于评估飞行控制系统的FDD系统。通过注入模拟的传感器故障，工程师能够评估系统检测和隔离故障的能力。

在制造业，虚拟传感器已用于监测机器健康状况。通过融合来自多个物理传感器的数据，虚拟传感器可以提供有关机器振动、温度和能量消耗的综合视图，从而提高故障检测和预测维护的精度。

结论

故障模拟和虚拟传感器在人工智能驱动的FDD系统中发挥着至关重要的作用。故障模拟有助于评估诊断系统的鲁棒性，而虚拟传感器可扩展其覆盖范围、降低成本、提高精度并提供冗余。通过结合这些技术，FDD系统能够更准确、高效地检测和诊断故障，从而提高系统可靠性和安全性。第五部分人类专家知识与算法融合关键词关键要点【人类专家知识与算法融合】

1.专家知识在算法训练中的作用：专家知识可以指导算法训练，确保算法学习到故障检测和诊断的领域知识和推理模式，提高算法准确性和鲁棒性。

2.算法在专家知识推理中的应用：算法可以辅助专家进行故障诊断，提供故障原因推断、解决方案评估等支持，拓展专家的推理能力和效率。

3.人机协作：人类专家和算法相互协作，形成人机交互反馈回路，不断优化故障检测和诊断系统，提升整体性能。

【知识图谱构建】

人类专家知识与算法融合

人工智能(AI)驱动的故障检测与诊断(FDD)系统充分利用了人类专家的知识和算法的分析能力，以提高决策准确性和可靠性。这种融合基于以下原则：

1.知识提取

*专家访谈：与领域专家进行访谈，获取有关故障模式、症状和诊断规则的知识。

*文献回顾：审查技术文档、维修手册和研究论文，以收集现有的知识。

*案例分析：分析过去记录的故障案例，找出常见的故障模式和诊断策略。

2.知识表示

*贝叶斯网络：一种概率图模型，表示故障之间的因果关系和症状的条件概率。

*决策树：一种树形结构，用于根据一组规则对故障进行分类和诊断。

*规则集：一组“如果-那么”规则，用于将症状映射到故障诊断。

3.算法融合

*机器学习：使用历史数据训练算法，识别故障模式和预测诊断。

*推理引擎：将人类知识表示与算法输出相结合，得出综合诊断。

*异常检测：识别与正常操作模式显著不同的观察结果，指示潜在故障。

4.人机交互

*解释模型：向人类用户解释AI算法得出的诊断，建立对系统的信任。

*用户反馈：允许用户提供反馈和修正算法输出，提高系统准确性和可接受性。

*协作诊断：将人类专家的经验和算法的计算能力相结合，进行更深入和全面的分析。

优点

*提高准确性：将算法的分析能力与人类专家的知识相结合，可以提高诊断准确性。

*增强鲁棒性：不同知识来源和算法的多样性增强了系统的鲁棒性，确保即使在未见过的故障情况下也能做出准确的诊断。

*减少偏差：将人类知识与算法结合可以减少算法固有的偏差，从而提高诊断的可靠性。

*改善可解释性：融合人类知识有助于解释和理解AI算法得出的诊断，提高对系统的信任。

*促进协作：人机交互促进了人类专家和算法之间的协作，为更深入和全面的故障检测和诊断铺平了道路。

挑战

*知识获取：提取和表示人类专家的知识是一个复杂且耗时的过程。

*知识融合：将人类知识与算法相结合需要精心设计和验证，以确保一致性和可靠性。

*算法选择：选择适当的算法和融合技术以满足特定的FDD要求至关重要。

*用户接受度：获得用户对基于AI的FDD系统的接受度需要建立信任、提供解释，并允许反馈和修正。

*持续更新：随着新知识的出现和故障模式的变化，FDD系统需要定期更新和重新训练，以保持准确性和可靠性。

结论

通过融合人类专家知识和算法，AI驱动的FDD系统可以显著提高诊断准确性、鲁棒性、可解释性和用户接受度。这种融合促进了人机协作，使人类专家和算法共同努力，以全面深入地解决故障检测和诊断。第六部分实时监测与决策支持关键词关键要点实时故障监测

1.安装在设备或系统上的传感器持续收集数据，如振动、温度和电流等参数。

2.数据通过网络传输到中央平台进行实时处理和分析。

3.算法利用历史数据和机器学习模型来识别和孤立潜在故障的早期征兆。

智能决策支持系统

1.实时故障监测系统提供有关设备状况的见解，并向操作员或维护人员发出警报。

2.专家系统和自然语言处理算法提供上下文相关的指导和维修建议。

3.决策支持工具帮助技术人员优先考虑维修任务并优化响应时间，从而提高设备正常运行时间和安全性。

远程故障诊断

1.实时监测数据可以直接传输到制造商或第三方诊断中心。

2.远程专家使用远程访问工具和增强现实技术，可远程诊断和解决故障。

3.远程故障诊断提高了效率并减少了在现场的维修停机时间，从而节省成本和提高生产力。

预测性维护

1.人工智能算法分析实时监测数据并识别设备劣化模式。

2.基于这些模式，系统预测故障并提前提供维护建议。

3.预测性维护可减少意外停机、延长设备寿命和优化维护成本。

数字孪生

1.数字孪生是物理设备或系统的虚拟副本，实时更新实时监测数据。

2.数字孪生用于模拟故障场景、测试维修策略和优化系统性能。

3.数字孪生技术提高了对复杂系统行为的洞察力，从而促进了主动故障管理。

自适应故障检测

1.人工智能算法随着时间的推移不断学习和适应设备的运行模式。

2.自适应故障检测系统自动调整故障阈值和诊断算法，以提高准确性和可靠性。

3.自适应功能使系统能够识别新出现的故障模式，从而提高整体设备效率。实时监测与决策支持

实时监测与决策支持是人工智能驱动的故障检测与诊断(FDD)系统的关键组成部分，它使系统能够持续评估设备和系统的状态并及时做出决策。

实时监测

实时监测模块负责连续收集和分析来自设备和系统传感器的数据。它使用各种技术和算法来：

*数据预处理：去除噪声、异常值和灌溉并格式化为分析目的。

*特征提取：从原始数据中识别与故障相关的模式和特征。

*异常检测：将当前数据与历史数据或已知正常值进行比较，检测与期望状态的偏差。

*趋势分析：监测数据随着时间的变化，识别潜在故障的早期迹象。

决策支持

决策支持模块利用实时监测结果进行故障诊断并提出决策建议。它使用复杂的人工智能算法和机器学习模型来：

*故障诊断：根据观察到的异常和趋势，确定潜在故障的根本原因。

*严重性评估：评估故障对系统安全性和可用性的影响，并生成故障优先级。

*建议行动：为运营商或维护人员提供可能的故障缓解策略或进一步诊断步骤。

*自适应调整：随着系统条件的变化调整监测和诊断参数，优化系统性能。

实时监测与决策支持系统的优点

*提高故障检测准确性和速度：通过持续监测，可以及时识别故障，防止灾难性故障。

*减少停机时间：通过快速诊断故障和建议适当的行动，可以最小化系统停机时间。

*预测性维护：通过趋势分析和机器学习模型，可以识别潜在故障的早期迹象，并采取预防性措施。

*提高操作效率：为操作人员提供决策支持，减少做出明智决策所需的时间和精力。

*降低维护成本：通过防止故障升级并优化维护计划，可以降低维护成本。

实施实时监测与决策支持系统

实施实时监测与决策支持系统的关键步骤包括：

*收集数据：从设备和系统传感器收集必要的实时数据。

*数据预处理和特征提取：准备数据以进行故障检测和诊断。

*模型构建：训练机器学习模型以识别故障模式和生成决策建议。

*部署和集成：将系统部署到生产环境并与现有系统集成。

*监控和优化：持续监测系统性能并根据需要调整参数以优化其有效性。

结论

实时监测与决策支持是人工智能驱动的FDD系统的重要组成部分。通过连续监测设备和系统状态并提供决策建议，它可以提高故障检测准确性，减少停机时间，预测性维护，提高操作效率和降低维护成本。有效实施和利用这些系统对于维护复杂工业系统和设备的安全性和可靠性至关重要。第七部分故障趋势预测与预防性措施关键词关键要点故障趋势预测与预防性措施

主题名称：基于机器学习的故障模式识别

1.机器学习算法可以识别故障模式，例如支持向量机和决策树。

2.这些算法通过分析历史故障数据来识别模式，从而预测未来故障。

3.通过早期识别故障模式，可以采取预防性措施，防止故障发生。

主题名称：故障树分析和故障影响分析

故障趋势预测与预防性措施

故障趋势预测和预防性措施是人工智能(AI)驱动的故障检测与诊断(FDD)中至关重要的组成部分，可显著提高资产的可靠性、可用性和安全性。

故障趋势预测

故障趋势预测利用历史数据和机器学习算法来识别故障模式并预测未来故障。通过分析资产的运行参数、传感器数据和历史维护记录，AI模型可以建立故障特征库，识别常见模式并确定潜在故障的早期预警信号。

关键技术：

*时序分析：用于识别数据中的模式和趋势，例如振动频谱或温度波动。

*特征提取：从数据中提取相关特征，例如峰值、均值和标准差。

*机器学习算法：包括支持向量机、随机森林和神经网络，用于建立预测模型。

预防性措施

故障趋势预测的结果可用于实施预防性措施，从而防止故障发生或减轻其影响。AI系统可以提醒运营人员即将发生的故障，并建议适当的维护活动，例如：

调度优化：

*根据故障预测模型，优化维护计划，在故障发生前安排维护任务。

*调整预防性维护间隔，根据资产状态和预测故障几率进行个性化设置。

预测性维护：

*检测和诊断早期故障迹象，在故障恶化并造成严重后果之前采取行动。

*利用传感器数据和分析技术，实时监控资产健康状况，触发在故障发生前进行维修或更换。

状态监测：

*定期监测关键资产的健康状况，收集数据并进行分析，以识别潜在故障的早期预警信号。

*通过在线传感器和远程诊断工具，实现资产的连续监控和故障预测。

数据来源：

故障趋势预测和预防性措施所需的故障数据可从各种来源收集，包括：

*传感器数据：振动、温度、压力、电流等参数的实时测量。

*历史维护记录：过往故障、维修活动和备件更换信息。

*运营