设备异常监测是工业领域中至关重要的任务，它旨在及时发现和识别设备的异常行为，预测潜在的故障，并进行有效的健康管理。近年来，数据驱动的方法在设备异常监测领域取得了显著的进展，为实现先进的故障预测和健康管理提供了新的思路和解决方案。
传统的设备运维方法存在一些问题和挑战，首先依赖人工的监测和检验难以保证可靠性，其次，传统方法往往依赖于基于机理的模型和规则。但这些方法存在复杂度高、难以泛化和适应不确定性等问题。
图.人工对设备进行点检（iStock）
而数据驱动的方法通过利用大量的设备监测数据和先进的数据分析技术，能够自动地学习设备的正常行为模式，并在异常情况下提供预测和诊断。
在数据驱动的设备异常监测方法中，关键的一步是数据处理。工业设备监测数据具有特殊性，包括高维度、多模态、时序性强、采样率不一致等特点，以及低信噪比、数据分布单一、缺少标签与特性描述等统计特性。因此，合理选择和构建特征数据，对数据进行标准化和预处理是至关重要的。
在算法设计方面，数据驱动的设备异常监测方法利用机器学习、深度学习和统计模型等技术，对设备运行数据进行降维、聚类和异常检测分析。通过这些算法，可以将高维度的监测数据转化为可解释和可用于决策的信息，从而实现对设备异常行为的准确识别和预测。
此外，数据驱动的设备异常监测方法还应考虑数值方法与业务机理的结合。通过将设备的运行状态与聚类结果相结合，可以更好地理解设备异常行为的原因和影响，并采取相应的措施进行健康管理和维护。
基于数据驱动的设备异常监测方法为实现先进的故障预测和健康管理提供了有力的工具和技术。通过充分利用设备监测数据和先进的数据分析算法，可以及时发现设备的异常行为，预测潜在的故障，并采取相应的措施进行健康管理，从而提高设备的可靠性、降低维护成本，为工业领域的发展做出积极贡献。
图.设备劣化趋势感知（PreMaint）
PreMaint设备健康管理平台利用数据驱动和业务机理等多种手段，实现了对多源异构数据的接入和融合处理。PreMaint根据不同设备的结构和特点，开发并应用了多信息融合的数据驱动诊断模型和预测模型。通过PreMaint平台，企业能够实现典型故障趋势的预测和设备健康度的评估。这种综合方法有助于提前发现潜在故障并预测其发展趋势，帮助企业采取相应的维修和保养措施，提高设备的可靠性和生产效率，为企业带来实际的价值和效益。
