唐秀芳

（无锡市工业设备安装有限公司，江苏 无锡 214074）

0 引言

随着社会的快速发展，人们对机电设备的需求越来越大，包括用于生产的产业类机电设备、用于人们生活的民生类机电设备以及用于数据采集和智能化分析的信息类机电设备，这些机电设备的可靠性直接关系到人们生产、生活能否持续稳定地进行；因此，该设备一旦出现故障，将影响安全生产，造成严重的损失[1]。然而，传统的机电维修保养机制通常是事后维修，需要停工停产，存在诊断滞后、不能在事前预测和不能及时维修等缺陷。因此，在发展机电设备运行维护保养技术的过程中，预测机电设备的运行故障一直都是专家学者们的研究重点，在机电设备运行过程中提前进行故障预测和诊断分析并提出应对措施，就是机电设备运行维护管理中亟需解决的问题，也是机电设备维护管理智能化发展的必然需求。

1 基于大数据分析的机电设备运行故障预测及诊断分析

在机电设备的运行过程中，将可靠度作为衡量机电设备持续正常运转的关键因素，通过对可靠度进行分析，维持设备的可靠度，就可以保证机电系统安全稳定地运行，并为决策者提供足够的系统运行信息，达到降低机电维修保养成本的目的[2]。对机电设备运行可靠度进行测算，就需要大量的机电设备固有信息数据和运行信息数据，该文通过对机电设备运行故障预测及诊断分析的数据源进行研究，建立了故障预测模型，并对模型进行分析和诊断，完成了对机电设备运行可靠性的分析，从而提升了机电系统的稳定度，降低了故障发生的概率。……