金翅导读
随着传感器、物联网、“互联网＋”、云计算、人工智能等科学技术的发展与应用，装备积累了海量数据的同时推动着装备PHM进入了工业大数据时代。结合装备的功能作用、结构组成和工作特点，分析装备大数据进行价值挖掘、信息提取进而实现装备的状态监测、异常预警、故障诊断、寿命预测、智能维护等工作十分迫切。本期推荐三位学者最新发表的一篇学术论文，文章回顾并剖析了当前PHM技术内涵、发展现状与应用的同时讨论了装备工业大数据的特点、分析方法及其工作中的难点、疑点。最后，以大型风力发电机组和硬盘两类典型复杂装备为例，从工业大数据角度对其PHM技术进行了探讨，总结当前研究工作的热点与不足，思考未来研究方向，希望能给相关领域的研究人员提供一定参考。
引用格式
金晓航，王宇， Bin Zhang．工业大数据驱动的故障预测与健康管理．计算机集成制造系统。网络首发日期：2020－08－17。
作者信息
金晓航，浙江工业大学机械工程学院。
王宇，西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室。
Bin Zhang，南加州大学电气工程系。
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