TGITIF 008-2021 面向复杂装备运行维护需求的预测性维护技术规范

《TGITIF 008-2021对预测性维护技术的新要求》

在TGITIF 008-2021中，相较于前版标准，第5.3条关于数据采集与预处理的内容有了显著变化。新标准更加注重数据的实时性和准确性。

首先，在数据采集方面，新标准强调了多源数据融合的重要性。这意味着企业需要整合来自不同传感器、设备以及系统中的数据。例如，在航空发动机的维护中，不仅要收集发动机自身的运行参数，还需结合气象条件、飞行路线等外部因素。这要求企业在硬件部署上具备更强的兼容性，能够支持多种类型的数据接入。

其次，在数据预处理环节，新标准提出了更高的要求。一方面，增加了去噪算法的应用，以减少因环境干扰导致的数据失真；另一方面，明确了特征提取的具体步骤，包括时域分析、频域分析和小波变换等方法的选择依据。这些改进旨在提高数据分析的质量，从而为后续的故障诊断提供可靠的基础。

为了更好地理解这一变化的实际应用，我们可以看一个具体的例子。假设某大型制造企业的生产线出现异常停机问题，通过按照新标准的要求进行全面的数据采集与预处理后发现，问题根源在于某一关键部件的振动频率发生了微小的变化。基于此信息，企业可以及时调整维护策略，采取预防措施避免更大规模的损失。

综上所述，TGITIF 008-2021通过对数据采集与预处理提出更严格的规定，促使企业在实施预测性维护时能够获得更为精准的信息，进而提升整个系统的可靠性与安全性。