第22章：智能算法与预测性维护

预测性维护 (Predictive Maintenance, PdM) 是工业 4.0 的杀手级应用。

22.1 维护策略的演进

1. **修复性维护 (Run-to-Failure)**：坏了再修。成本最低，但停机风险最高。
2. **预防性维护 (Preventive)**：定期保养（如每 5000 公里换机油）。可能造成过度维护。
3. **预测性维护 (Predictive)**：实时监测设备状态，仅在需要时维护。

22.2 数据采集与特征工程

• 振动分析：这是旋转机械（电机、轴承、齿轮箱）故障诊断的金标准。
  • 时域特征：均值、方差、峰值因子。
  • 频域特征：FFT 变换，分析特定频率的能量（如轴承故障频率）。
• 温度监测：过热通常是故障的前兆。

22.3 RUL 预测 (Remaining Useful Life)

预测设备还能用多久，是 PdM 的核心目标。

• 物理模型法：基于设备失效的物理机理（如疲劳裂纹扩展公式）。精度高，但建模难。
• 数据驱动法：
  • **LSTM (长短期记忆网络)**：擅长处理长时间序列数据，捕捉性能退化的趋势。
  • **生存分析 (Survival Analysis)**：统计学方法，预测生存概率。

22.4 实施流程

1. 部署传感器：安装加速度计、温度计。
2. 建立基线：采集设备正常运行的数据。
3. **注入故障 (可选)**：在实验环境下模拟故障，采集负样本。
4. 模型训练：训练分类模型（诊断故障类型）和回归模型（预测 RUL）。
5. 模型部署：将模型下发到边缘网关，实时推理。

除了数值型数据，摄像头也是物联网的重要传感器。下一章我们将探讨计算机视觉与物联网。