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

摘要：本文件规定了面向复杂装备运行维护需求的预测性维护技术的基本要求、实施流程、数据采集与处理、模型构建与验证、结果应用及评估改进等内容。本文件适用于复杂装备的预测性维护系统设计、开发、实施和评估。
Title：Technical Specification for Predictive Maintenance for Complex Equipment Operation and Maintenance Requirements
中国标准分类号：L80
国际标准分类号：35.240

《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。

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