预测性维护的关键技术：从数据采集到模型部署

预测性维护通过分析设备运行数据，提前识别故障征兆。其技术链路包括多个关键环节。

数据采集

振动、温度、电流等传感器数据是预测性维护的基础。采样频率需根据故障特征选择，例如振动分析通常需要 10kHz 以上的采样率。

特征提取

原始数据需转换为时域、频域特征，如均方根、峰值因子、频谱能量等，以便模型学习。

模型训练与部署

在云端利用历史数据训练模型，然后将模型压缩并部署到边缘计算设备，实现实时推理。

预测性维护的成功依赖于高质量数据与持续迭代的模型。