设备健康管理与预测维护培训大纲

• 培训对象： 设备维护主管、数据分析工程师、智能制造顾问、可靠性工程师。

• 培训目标：

  • 理解设备健康管理（PHM）的基本概念和关键技术。

  • 掌握振动、温度等传感器在状态监测中的应用。

  • 了解从数据采集、特征提取到故障诊断和寿命预测的流程。

  • 能够利用软件工具（如MATLAB、Python）进行初步的数据分析和故障模式识别。

• 培训内容介绍：
  一、PHM概述：从预防性维护到预测性维护的转变，PHM的经济价值。
  二、设备失效模式与影响分析（FMEA）在预测维护中的作用。
  三、状态监测技术：振动分析、红外热成像、油液分析、电机电流分析。
  四、传感器选型与安装：加速度传感器、温度传感器、电流互感器的选择要点。
  五、数据采集系统搭建：从传感器到采集卡再到分析软件的完整链路。
  六、信号处理基础：时域分析（峰值、有效值、峭度）、频域分析（傅里叶变换FFT）。
  七、特征提取：从原始信号中提取能反映设备健康状态的特征值。
  八、故障诊断方法：基于阈值、基于专家规则、基于机器学习模型的诊断。
  九、机器学习入门：利用Python（scikit-learn）进行简单的分类（故障识别）。
  十、剩余使用寿命（RUL）预测的基本方法介绍。
  十一、预测维护软件平台（如西门子SiePA、PTC ThingWorx）功能介绍。
  十二、案例实践：对电机/轴承的振动数据进行分析，判断其健康状态。

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