工业大数据驱动的故障预测与健康管理自然界中的安全技术应用
我认为，随着传感器、物联网、“互联网＋”、云计算和人工智能等技术的发展应用，装备不仅积累了大量数据，而且推动了装备健康管理（PHM）的进入工业大数据时代。结合装备的功能、结构和工作特点，我分析了如何通过装备大数据挖掘价值、提取信息以实现状态监测、异常预警、故障诊断以及寿命预测和智能维护，这些都是非常迫切需要解决的问题。我推荐了一篇由三位学者最新发表的论文，该论文回顾并深入剖析了当前PHM技术的内涵及其发展现状，并讨论了其在工业中的应用，同时探讨了处理工业大数据时遇到的特点、分析方法及其挑战。最后，我基于风力发电机组和硬盘这两种典型复杂设备，从工业大数据角度出发，对它们的PHM技术进行了解读，总结当前研究热点与不足，并思考未来可能探索的方向，以期对相关领域研究人员提供参考。
