技术能力
六大PHM核心技术模块
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多物理量信号融合
振动（kHz级）、温度、电流、噪声、压力多维信号同步采集，边缘实时FFT/小波/包络特征提取，适应井下、高温、强电磁等恶劣工业环境。
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工况自适应建模
自动识别设备运行工况（转速、载荷等），针对每个工况独立建立健康基线，消除工况波动对诊断的干扰，降低误报率。
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PINN 剩余寿命预测
物理信息神经网络（PINN）将退化机理约束融入深度学习，RUL预测精度较纯数据驱动提升20%+，在小样本场景下表现尤为突出。
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边缘智能推理
推理模型在工业级边缘节点运行，网络中断时仍可正常预测与多级告警，适合井下、海上、远郊等弱网络或离线场景。
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AR 辅助检修
AR眼镜将故障代码、历史维修记录、操作引导叠加于实物视图，维修人员一次修复率显著提升，平均检修准备时间缩短60%。
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可认证合规交付
符合ISO 13381-1 PHM国际标准，提供完整技术文档与独立验证报告，满足煤矿、核电、航空等高安全行业的合规交付要求。
技术流程
从原始信号到剩余寿命预测
六步闭环PHM技术流程，覆盖信号采集、特征提取、工况分层、故障诊断到预警响应全链路。
1
多物理量采集
振动/温度/电流/噪声同步采集
2
信号特征提取
FFT · 小波包 · 包络解调 · 阶次追踪
3
工况识别分层
转速/载荷工况自动聚类，分工况建模
4
故障模式匹配
CNN/Transformer时频图分类，100+故障模式
5
健康度评分
0-100分连续评分，趋势预测与RUL估计
6
告警与检修
多级告警推送 → 维修工单 → AR检修引导
标杆成果
已落地行业实测数据
-73%
计划外停机减少
华北某大型煤矿集团实测数据
800万+
年节省维修成本
7–30天
提前预警时间窗口
+20%
PINN较纯数据模型RUL精度提升
100+
故障模式识别库
适用设备
覆盖主流工业旋转与传动设备
旋转机械（电机、泵、风机）齿轮箱与减速机滚动轴承产线主传动系统液压系统压缩机数控机床主轴发电机组