【檢測內容介紹】

預測性維護簡稱PdM,它是以狀態為依據的維修。在機器運行時，對其主要或需要部位進行定期或連續的狀態監測和故障診斷、監測裝備所處的狀態，診斷設備可能發生的故障，預測狀態未來的發展趨勢。依據裝備的狀態發展趨勢和可能發生的故障模式，提前制定預測性維護計劃并進行檢修、維修，確定設備應該修理的時間、內容、方式、必需的技術和物資支持。預測性維護集狀態監測、故障診斷、故障預測、維護決策支持和維護活動于一體，是一種新興的維護方式。

廣義的預測性維護將狀態監測、故障診斷、壽命預測和維護決策合為一體，其中狀態監測和故障診斷是基礎，壽命預測是重點，維護決策得出最終的維護活動要求。廣義的預測性維護是一個系統的過程，它將維護管理納入了預測性維護的范疇，通盤考慮整個維護過程，直到得出與維護活動相關的內容。預測性維護是一個完整的技術體系，包含：狀態監測技術、故障診斷技術、壽命預測技術和維修決策與維修活動。

一、預測性維護功能測試
1、數據采集及可視化功能測試：對系統數據采集及其可視化功能進行測試；

2、狀態監測功能測試：對系統狀態監測及其可視化功能進行測試；

3、故障診斷功能測試：對系統故障定位等故障診斷功能進行測試；

4、壽命預測功能測試：對系統RUL預測等壽命預測功能進行測試；

5、維護管理功能測試：對系統維護策略等維護管理功能進行測試。

二、預測性維護算法測試
1、狀態監測算法測試：依據準確率、漏報率等指標對狀態監測算法進行測試；診斷分析主要進行：圖譜、時域分析、幅值域分析、頻域分析、階次分析、包絡分析、聲學分析、模態分析等；

2、故障診斷算法測試：依據準確率、精確率、召回率等指標對故障診斷算法進行測試；

3、預測算法測試：依據準確率、平均絕對誤差、均方根誤差、可決系數等指標對預測算法進行測試。 

三、開展過的預測性維護測試案例
定制化工廠的預測性維護、沖壓生產線的預測性維護、汽車沖壓廠的預測性維護、機械機加工數字化工廠的預測性維護、船舶起重運輸車間運維服務、石化工廠的預測性維護、海洋石油平臺狀態監測與遠程診斷系統的預測性維護、打印系統、減速器、運動控制系統、機械設備、大規模機器人、點焊設備、數控機床、風機葉片的狀態監測、壓縮機、超臨界大型電力機組、數控機床刀具、水平機器人、智能分板機、機械泵、電力變壓器、自動扶梯、城市路燈照明系統、機泵設備故障診斷算法等。
預測性維護執行檢測標準：GB/T 43555-2023 《智能服務 預測性維護 算法測評方法》

四、測試流程：

1、申請測試：申報單位需填寫《預測性維護算法測評信息登記表》，報送至儀綜所聯系人郵箱。

2、項目初審：儀綜所對登記表進行初審，與符合測試條件的企業進行確認。

3、簽訂合同：雙方簽訂測試合同。

4、技術對接：儀綜所與企業對接，對測試條款進行解答，溝通測試安排。

5、測試開展：準備測試數據、部署測試環境，對算法進行測試和評價，形成初步測試結果。

6、結果評審：企業對測試結果進行確認，確認后報告由儀綜所及中機維協組織相關專家進行評審。

7、檢測報告發放：形成正式的測試報告。

更新時間：2026/3/2 14:35:01