AI预测性维护技术架构

智能预测性维护系统通过物联网、大数据和人工智能技术，构建设备全生命周期健康管理平台：

1. 多维度数据采集层

• 振动传感器：监测轴承、齿轮等旋转部件的健康状态，采样频率可达10kHz
• 温度传感器：电机、轴承、液压系统温度监测
• 电参数监测：电流、电压、功率因数分析，识别电气故障征兆
• 声学传感器：捕捉异常噪音，识别机械松动、摩擦等问题
• 油液分析：润滑油金属颗粒、粘度、水分含量监测
• 视觉检测：红外热成像、高清相机监测设备表面异常

2. 边缘计算与云端协同

采用云边协同架构：

• 边缘端：本地实时数据处理，毫秒级异常告警，降低网络延迟
• 云端：海量历史数据存储、深度模型训练、跨工厂知识共享
• 数据管道：Apache Kafka实时流处理，确保数据不丢失

3. AI算法核心引擎

预测性维护的核心是多元算法融合：

（1）时序预测模型

• LSTM/GRU：预测设备性能退化趋势，预测周期7-30天
• Prophet：处理季节性、节假日等异常模式
• N-BEATS：专门用于时间序列预测的深度模型

（2）异常检测算法

• 孤立森林（Isolation Forest）：识别多维数据中的异常点
• 自编码器（Autoencoder）：重构误差监测设备健康状态
• One-Class SVM：基于正常样本训练异常检测模型

（3）故障诊断与根因分析

• 卷积神经网络（CNN）：分析振动频谱图识别故障类型
• 随机森林/XGBoost：基于多维特征进行故障分类
• 因果推理：定位故障根因，避免治标不治本

（4）剩余使用寿命（RUL）预测

• 基于退化模型的RUL预测
• 结合设备运行工况动态调整预测结果
• 提供维护建议：立即停机/计划维护/继续监控