算法模型
拥有行业内覆盖最广的诊断算法模型库。通过与知名高校实验室的深度合作，基于理论研究与工程现场数据的紧密结合，成功开发了超过100种针对零部件级别的精密诊断算法模型，能够覆盖工业设备中90%以上的故障模式。
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算法简介
设备智能预警和故障诊断模型是基于在线监测数据(如振动、温度、电流等)，通过数理计算学、机器学习(如LSTM、随机森林)或深度学习算法，预测设备潜在故障风险。其核心是通过数据构建业务拓扑模型，结合历史数据与实时状态，提前触发预警信号。
算法特点
1. 通用设备模型
主要针对机泵类设备零部件级别(如轴承、齿轮等)的故障模型，使用单路信号进行分析，主要处理步骤是加载配置表-数据读取-特征值提取预处理-算法模型-输出结论至应用层。
2. 多传感融合模型
主要针对压缩机、内燃机等大机组的设备诊断，模型的输入数据为多路传感数据，融合多个传感器数据进行故障诊断智能决策。主要处理步骤是加载配置表-多路数据读取-特征值矩阵-算法模型-输出结论至应用层。
3. 多模型列表
已完成 113 种故障诊断算法模型的研究训练，可直接部署使用（不用现场学习与训练），算法模型已涵盖建材、石化、冶金、有色、能源，煤炭、家电、汽车等行业的动静电仪设备。故障诊断算法软件的官方测评准确率 96%，客户统计的平均准确率75%，配合人工诊断的客户统计准确率98%。
4. 优势-泛化算法
不依赖设备的运行工况，不依赖设备的型号，不依赖于设备的基础环境，结合量化特征矩阵+多维重构+算法工程化，实现设备故障无差异预测，实现简易的故障类型分类，有效均衡模型轻量化和泛化能力，实现了模型的“即插即用”，引入了按照故障类型的分类的强化学习机制，随着应用平台的深入应用，模型的“泛化能力”会越来越强。
5. 优势-量化诊断
泛化算法应用配套并行模块“量化诊断”，该模块能监控模型的准确率、精确率、召回率，能监控的量化特征矩阵参量的聚类偏移，能监控标签数据的数据均衡,通过自学习、自适应的方法进行模型的版本更新，版本更新的精细度到达了网络结构层级。
6. 智能预警
包括动态阈值、趋势预测、关联性分析三大类模型，数据对象是传感器采集的特征值或者预处理提取的坚强特征值，用于判断设备故障状态。通过独特的处理方法有效的避免了告警风暴和无效告警。
7. 故障诊断
包括机理模型和AI模型。机理模型基于振动原理，提取时频域的特征矩阵进行规则匹配。AI模型基于深度学习与大数据的人工智能算法，在机械故障诊断领域展现出显著优势，使用迁移学习+强化学习，有效的解决的工业场景故障数据缺失的问题。
8. 大模型维修建议
经过确认的设备产生告警会进入工单流程，大模型能够根据设备全量信息、告警记录、维修记录，结合通用大模型知识给出专业的维修指导。
9. 设备健康度评估
结合设备的基础信息、性能指标、当前告警指标进行经验权重处理，结合大模型技术评估设备健康度。
10. 设备剩余寿命预测
结合设备的基础信息、性能指标、当前告警指标进行经验权重处理，结合大模型技术评估设备的剩余寿命。
11. 两优算法
使用优化和设计优化。结合设备的基础信息、性能指标、当前告警指标、健康度指标、剩余寿命、历史全量信息进行联合空间处理，结合大模型技术给出使用优化和设计优化建议。
12. 零库存
通过深度学习分析历史数据、设备信息、故障诊断信息、生产信息及在线监测信息，精准预测需求；结合优化算法动态调整库存水平，设定安全库存与补货策略；智能调度物流，优化路径与配送时效，确保即时补货；AI实时监控供应链异常，快速响应需求突变或供应延迟，降低积压与缺货风险，实现库存成本最小化。
系统架构
1. 评测方法
采用黑盒测试，测试基于公平公正的基本原则，基本流程思路是第三方主办方提供未贴标签的数据，评测选手给出故障诊断结果，统计指标有智能预警准确率、智能诊断准确率、召回率、F1-score。
2. 评测荣誉
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