1. 为什么要强调“端到端 RUL” 在真实制造业场景中，很多所谓“RUL 项目”会失败，原因通常不是算法不先进，而是： 端到端 RUL关注的不是“预测准不准”，而是： 预测结果是否能持续、可信、可解释地驱动维护决策 这意味着：RUL 必须被设计为一个 系统能力（System Capability），而不是一个孤立算法。 2. 端到端 RUL 的总体架构视角 从工程角度，一个完整的 PHM RUL 系统至少包含 6 个层级： 展开为工业可实施架构： 3. 数据层：端到端 RUL 的“地基工程” 3.1 RUL 的三…
1. ABB Ability 在 PHM 领域的真实定位 1.1 ABB 并不是“软件公司起家”的 PHM 这是理解 ABB Ability 的第一关键点。 ABB Ability 的 PHM 能力不是从数据科学实验室反推出来的，而是从以下三个传统工业能力“长出来的”： 这决定了 ABB 的 PHM 具备三个显著工程特征： 特征 含义 强机理 大量使用一阶物理模型（first-principles） 强设备语义 资产模型不是“标签集合”，而是工程对象 强 OT 融合 PHM 深度嵌入控制系统，而非外挂 Verdan…
Emerson AMS 不是一个“单一软件”，而是一整套“过程工业 PHM 基础设施”。所以下文会从理念 → 架构 → 数据 → 模型 → RUL → 决策 → 工程哲学逐层展开。 Emerson AMS PHM 系统深度技术解析 ——过程工业中最“工程化”的资产健康与寿命管理体系 一、Emerson AMS 的 PHM 定位（非常关键） 在讨论 Emerson AMS 之前，必须先明确一个事实： Emerson AMS 并不是“为了 PHM 而生”，而是为了“设备可用性与过程安全”而生。 因此它的 PHM 具备三…
1. GE Digital APM 的根本定位 GE Digital APM ≠ IoT 平台GE Digital APM ≠ 通用 AI PHM 它的真实定位是： 以设备失效机理为中心的工程化 PHM 系统 这是 GE 在航空发动机、燃气轮机、风机等“高价值设备”上几十年工程经验的数字化延伸。 2. 系统整体架构（Predix 技术栈） 2.1 四层典型 PHM 架构 与 Maximo、Bently 的关键差异在于： GE 把“工程模型”放在诊断与预测的核心位置 3. 核心对象模型：Failure Mode Fi…
IBM Maximo Application Suite 中的 PHM 系统 ——面向泛工业资产的工程化健康管理与寿命预测架构 1. IBM Maximo PHM 的本质定位 IBM Maximo 的 PHM ≠ 传感器诊断系统IBM Maximo 的 PHM = 资产级决策系统（Asset-Centric PHM） 它解决的不是： Maximo 站在的是 运维决策层，而不是信号层。 2. 系统整体架构（平台级 PHM） 2.1 应用套件结构 在 MAS 中，PHM 能力分散在多个模块中协同完成： PHM 实际是 …
https://www.tube.com/watch?v=mrXtx74ZR_A&list=PLAKe3qXMcVpmk9WGFIgtTQLWOeXN0pl1- https://www.tube.com/watch?v=LJH1CtBLsxU&list=PLrXhrI7zUoqQB5YU78gENYF_Zyc0pKhu7&index=4 从工程视角解构 Bently Nevada PHM 系统 ——旋转设备健康监测与寿命预测的工业级实现范式 1. Bently Nevada 的 PHM 定位…
一、原作者 公众号：故障诊断与Python学习 源链接：故障诊断学习资料，不断更新...(含学习路线、公开数据集、开源代码等) 编辑：李正平 校核：张勇、王畅、陈凯歌、赵栓栓、董浩杰、曹希铭 二、正文 随着工业大数据越来越火，智能制造也掀起了一番高潮，设备故障诊断与健康维护也成为了新兴研究方向。本公众号对这方面资料进行了整理，希望帮助到像本人一样刚入门的故障诊断初学者用更少的时间步入正轨。希望大家能够提高自我学习能力，同时也希望一起互相学习交流拓宽眼界。 积少成多，众人拾柴火焰高，若您有任何建议、反馈或者学习资料与…
一、roboflow 地址1：https://universe.roboflow.com/search?q=water+meter 地址2：meter Object Detection Dataset by feifans workspace