北京预测性维护-故障诊断算法测试报告

2023/11/22 8:19:48  阅读数:105  立即咨询

 北京仪综所实验室,北京第三方检测机构,CNAS和CMA认可实验室,仪综所制定了国际标准IEC 63270《工业自动化设备和系统的预测性维护 第 1部分:通用要求》、国家标准《智能服务 预测性维护 算法测评方法》(计划号: 20210705-T-604)以及团体标准T/CAMS154-2023《智能服务 预测性维护 算法测评方法》建立了工业智能与预测性维护算法测评实验室。

仪综所实验室构建了覆盖数据采集、状态监测、故障诊断的云边协同智能运维平台,建立了标准引领、科研支撑、算法测试为一体的服务体系。

预测性维护算法与模型的测试内容

定量测试: 测试内容包括预测性维护状态监测 (固定阈值、相对阈值)、故障诊断 (专家系统、机器学习)、预测算法(寿命预测、趋势预测)三个维度的算法,通过15项指标对算法的各项性能进行定量测试;

定性评价:给出算法定量测试的合格线,并针对算法的适用性、易用性、泛化性等进行定性评价。

工业智能与预测性维护算法测评实验室,全国首家可以提供预测性维护算法的第三方检测机构,提供面向机加工、数控机床、石油石化、核电、轨道交通、智能机器人、计算机软件、工业AI、减速机、机械设备,各类电气系统提供预测性维护功能测试和预测性维护算法测试服务,出具第三方检测报告。

关联词: 预测性维护  故障诊断测试  剩余寿命预测  预测寿命  状态监测  

北京预测性维护-故障诊断算法测试报告

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