1.技术需求提出背景及技术应用领域

近年来一直致力于研究风洞及试验设备的健康管理模式，通过仿真模拟、智能控制、故障分析等技术研究，在风洞及试验设备的故障诊断方面积累了丰富经验。

对设备进行系统化的健康管理，不仅需要相关业务分析经验，还需建设先进的分析系统，实现设备健康状态监测、故障诊断、故障预测、自主维修和设备综合信息管理等。系统的核心是在广泛获取设备状态信息的基础上，借助数据分析方法和机器学习算法来评估设备的健康状态。因此，需要建立设备数据中心，并应用工业大数据技术实现设备健康管理系统的设计与开发。

2.需求解决的技术问题

1.典型关键设备的状态敏感信号及传感器优化配置技术；

2.关键零部件健康状态监测数据采集技术；

3.设备健康状态自适应预警技术；

4.设备健康监测软件（或工业APP）开发技术。

3.技术难点

1.多源异构大数据存储技术；

2.设备健康监测大数据分析技术。

4.主要技术经济指标

1.可实现毫秒级高频信号的采集，支持多种采集频率手动调节；

2.可支撑单台设备500G以上的数据存储量；

3.开发一套数据采集、存储、分析软件（或工业APP）；

4.数据分析模块支持时、频域分析方法10种以上/机器学习方法3种以上/分析指标20种以上/故障报警策略2种以上；

5.至少在2台设备上实现技术验证，单台设备硬件成本不高于3万元。

联系人：张亮 15319991017