项目介绍

本项目为基于机器自学习和数据驱动的工业设备故障预警和健康管理系统，是基于自主开发的数据驱动算法，实现工业设备的智能状态监测和故障诊断，主要适用于工业设备运行和维护。

人工智能和大数据技术在工业设备管理领域的应用越发受到行业重视，其特点包括数据驱动、故障特征自学习、不依赖于故障机理研究、寿命预测高准确度、维修策略优化和可靠性提升等，近年来在军用和民用领域处于快速发展阶段。但由于该技术对失效分析、数学方法、程序开发等技术的要求极高，国内市场上尚未出现满足工程应用需求的工业级产品。

本项目团队由从事故障诊断、数据挖掘、设备可靠性和维修管理的专家构成，并依托自有资金进行了为期两年的研发和商业拓展，已完成工业设备故障预警和健康评估计算引擎和原型系统（含软硬件和解决方案）的初步研发，并在航天、船舶、石化等领域完成了试用和销售业绩。本项目旨在将核心技术进行进一步完善，并加强商业化推广应用，为用户提供完整的可打破国外技术垄断的工业级设备故障预警和健康管理解决方案，打造工业级、系列化产品，最终形成用户的标准化配置产品（软/硬件）。