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预测性维护：从数据到决策全流程实战

共计 30 章节
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01
课程导入
预测性维护的定义 · 价值 · 与传统维护方式的对比
课程导入预测性维护的定义
02
预测性维护基础
核心概念（RUL · CBM · PHM）
预测性维护基础RUL
03
预测性维护技术栈概览
传感器 · 物联网 · 边缘计算
预测性维护技术栈…传感器
04
数据采集与传感器选型
振动 · 温度 · 电流
数据采集传感器选型
05
数据采集系统搭建
数据采集硬件（DAQ · PLC · 网关）
数据采集系统搭建DAQ
06
数据清洗与预处理
缺失值处理 · 异常值检测 · 去噪滤波（低通
数据清洗预处理
07
特征工程基础
时域特征（均值 · 峰值 · RMS
特征工程基础时域特征
08
高级特征提取
统计特征 · 熵特征 · 谱特征
高级特征提取统计特征
09
数据标注与标签生成
故障类型定义 · RUL标签构建 · 基于阈值或专家知识的标注方法
数据标注标签生成
10
数据不平衡处理
故障样本稀缺问题 · 过采样（SMOTE） · 欠采样
数据不平衡处理故障样本稀缺问题
11
探索性数据分析（EDA）
可视化方法（趋势图 · 直方图 · 箱线图
EDA探索性数据分析
12
故障诊断与检测方法
基于阈值 · 统计过程控制（SPC） · 聚类
故障诊断检测方法
13
机器学习基础模型
线性回归 · 逻辑回归 · 决策树
机器学习基础模型线性回归
14
深度学习模型
LSTM · GRU · CNN
深度学习模型LSTM
15
剩余使用寿命（RUL）预测
RUL定义 · 相似性匹配 · 回归模型
RUL剩余使用寿命
16
健康指数（HI）构建
健康指数定义 · 基于特征融合的HI构建 · 退化轨迹建模
HI健康指数
17
模型训练与验证
训练集/验证集/测试集划分 · 交叉验证 · 超参数调优
模型训练验证
18
模型评估指标
准确率 · 精确率 · 召回率
模型评估指标准确率
19
模型可解释性
SHAP · LIME · 特征重要性
模型可解释性SHAP
20
部署与集成
模型导出（ONNX · TensorRT） · 边缘部署
部署集成
21
实时预测与流处理
Kafka · Flink · Spark Streaming等流处…
实时预测流处理
22
决策支持与维护策略
基于预测结果的维护决策（计划性维护 · 备件管理 · 资源调度）
决策支持维护策略
23
案例实战
旋转机械故障预测（轴承 · 齿轮）——从数据采集到RUL预测的完…
案例实战旋转机械故障预测
24
案例实战
电机与泵预测性维护——基于电流和振动…
案例实战电机
25
案例实战
工业机器人预测性维护——多传感器融合 · 关节退化预测 · 维护决策优化
案例实战工业机器人预测性…
26
案例实战
风电设备预测性维护——SCADA数据 · 振动数据 · 环境因素的综合建模
案例实战SCADA
27
常见问题与解决方案
数据质量差 · 标签缺失 · 模型漂移
常见问题解决方案
28
项目实战
从零构建一个预测性维护系统——需求分… · 数据采集 · 建模
项目实战从零构建一个预测…
29
前沿趋势与扩展
数字孪生 · 生成式AI · 联邦学习
前沿趋势扩展
30
综合提升与认证
课程总结 · 知识体系梳理 · 行业最佳实践
综合提升认证