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团体标准

T/QGCMLXXXX—XXXX

智能故障预测平台

IntelligentFaultPredictionPlatform

XXXX-XX-XX发布XXXX-XX-XX实施

全国城市工业品贸易中心联合会发布

T/QGCMLXXXX—XXXX

前言

本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定

起草。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

本文件由提出。

本文件由全国城市工业品贸易中心联合会归口。

本文件主要起草单位：

本文件主要起草人：

I

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智能故障预测平台

1范围

本规范规定了智能故障预测平台的功能要求、技术架构、数据管理、模型开发、安全合规及运维支

持等技术标准，适用于工业设备、能源设施、交通装备等领域中基于人工智能的故障预测系统设计、开

发、实施与评估。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

3术语和定义

本文件没有需要界定的术语和定义。

故障预测

通过分析设备运行数据，提前识别潜在故障模式并预测发生时间的技术。

健康指数（HI）

量化设备健康状态的指标，范围通常为0（完全失效）至100（全新状态）。

剩余使用寿命（RUL）

设备从当前状态到故障发生前的预计运行时间。

4总体要求

准确性：故障预测准确率≥85%，误报率≤10%，漏报率≤5%。

实时性：数据采集至预测结果输出延迟≤1分钟（关键设备）或≤5分钟（普通设备）。

可扩展性：支持新增设备类型及传感器数据接入，模型迭代周期≤2周。

兼容性：适配主流工业协议（如Modbus、OPCUA、Profinet）及边缘计算设备（如树莓派、工业网

关）。

5功能模块

数据采集与预处理

支持多源异构数据接入（如振动、温度、压力、电流）。

提供数据清洗（去噪、缺失值填充）、特征提取（时域/频域分析）及标准化功能。

模型开发与训练

集成机器学习（如随机森林、XGBoost）与深度学习（如LSTM、CNN）算法库。

支持模型超参数自动调优（如GridSearch、贝叶斯优化）及可视化训练过程监控。

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预测与预警

实时计算设备健康指数（HI）与剩余使用寿命（RUL）。

按风险等级（高/中/低）触发预警通知（邮件/短信/APP推送）。

可视化与决策支持

提供设备状态看板（如趋势图、热力图）、故障根因分析及维修建议。

支持历史数据回溯与预