【摘 要】
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新一代人工智能技术的发展与应用装备积累了大量数据，推动着故障预测与健康管理（PHM）进入了工业大数据时代。结合装备的功能作用、结构组成和工作特点，分析装备大数据，进行价值挖掘、信息提取进而实现装备的状态监测、异常预警、故障诊断、寿命预测、智能维护等工作十分迫切。在回顾并剖析当前PHM技术内涵、发展现状与应用的同时讨论了装备工业大数据的特点、分析方法及其工作中的难点和疑点。以风力发电机组和机械硬盘两
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2022YFE0198900）； 国家自然科学基金资助项目（51505424,51875437）； 宁波市自然科学基金资助项目（2021J038）～～；
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新一代人工智能技术的发展与应用装备积累了大量数据，推动着故障预测与健康管理（PHM）进入了工业大数据时代。结合装备的功能作用、结构组成和工作特点，分析装备大数据，进行价值挖掘、信息提取进而实现装备的状态监测、异常预警、故障诊断、寿命预测、智能维护等工作十分迫切。在回顾并剖析当前PHM技术内涵、发展现状与应用的同时讨论了装备工业大数据的特点、分析方法及其工作中的难点和疑点。以风力发电机组和机械硬盘两类典型复杂装备为例，从工业大数据角度对其PHM技术进行探讨，总结当前研究工作的热点与不足，思考未来研究方向，以期为相关领域的研究人员提供一定参考。
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