预测性维护综述：系统、目标与方法
信号处理
2025-07-25 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
本文强调了维护技术在即将到来的工业革命中的重要性，回顾了维护技术的演进，并对最新维护技术即预测性维护（PdM）进行了全面的文献综述，重点介绍系统架构、优化目标与优化方法。在工业中，机器或系统的任何停机与计划外中断都会削弱或中断公司的核心业务，可能导致重大罚款以及无法估量的声誉与经济损。现有的传统维护方法，如反应式维护（RM）和预防性维护（PM），存在预防与维修成本高、退化过程的数学描述不充分或不准确以及人工特征提取等缺陷。即将到来的第四次工业革命也要求一种新的维护范式，以降低维护成本与停机时间，并提高系统可用性与可靠性。预测性维护（PdM）被视为解决方案。在本综述中，我们首先提供 PdM 系统架构的高层视图，包括 PdM 4.0、基于状态监测的开放系统架构（OSA-CBM）以及云增强 PdM 系统。随后，我们回顾具体的优化目标，主要包括成本最小化、可用性/可靠性最大化以及多目标优化。此外，我们介绍实现上述目标的优化方法，包括传统的基于机器学习（ML）与基于深度学习（DL）的方法。最后，我们指出了在 PdM 背景下促进 DL 技术应用的关键未来研究方向。
引用
@article{arxiv.1912.07383,
title = {A Survey of Predictive Maintenance: Systems, Purposes and Approaches},
author = {Tianwen Zhu and Yongyi Ran and Xin Zhou and Yonggang Wen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.07383},
year = {2025}
}
备注
38 pages, 23 figures