南京凯奥思数据技术有限公司

设备故障自诊断数据集是公司在多年信息化投入下形成的一项核心数据资产。该数据集是结合重资产流程行业关键设备结构，基于振动信号时域及频域分析方法，构建设备故障模式及解决措施知识库、故障特征提取算法库、故障自诊断机理模型库，开发设备故障自诊断数据验证软件，过程中积累了大量的设备故障自诊断机理模型数据知识，包含滚动轴承磨损、转子不平衡、转子不对中等故障数据。数据集具有高质量、高精度及高准确性的特点，能够满足电动机、齿轮箱、滚动轴承、泵与风机等设备故障智能预警与自诊断，在提升重资产流程行业设备预测性运维、备件库存优化，降低经济成本和促进技术进步方面具有显著的价值。首先，该数据集中涵盖了行业设备典型故障模式，启动数据服务能够快速给出设备的故障失效模式、故障原因及解决措施，对提升设备运维人员故障特征信号识别、故障分析具有重要的参考价值；其次，应用设备自诊断机理模型库，可以有效地识别设备故障特征，提供精准的维护建议，助力企业实现设备智能化管理并提高生产效率。这样的自动故障诊断模型将填补当前设备维护领域的空白，为企业提供更高效的维护解决方案，带来显著的经济效益和竞争优势。此外，构建的设备故障模式及解决措施知识库、故障特征提取算法库、故障自诊断机理模型库还能为工程研究和新技术开发提供宝贵的参考，推动重资产流程行业设备智能运维管理建设。