預測性維護

工業振動訊號分析：實現設備健康預測的科學方法

本文探討如何透過振動訊號分析實現工業設備的預測性維護。內容從傅立葉變換與小波分析等訊號處理技術出發，闡述特徵提取的理論基礎與實務挑戰。接著深入討論支援向量機（SVM）等機器學習模型在故障分類中的應用，並強調混淆矩陣分析與超參數調校的重要性。文章進一步介紹剩餘使用壽命（RUL）的估算方法，說明如何構建有效的健康指標（HI）以追蹤設備退化趨勢。最終，從商業價值角度剖析技術導入的挑戰與成功關鍵，旨在提供一套從數據解碼到商業決策的完整科學路徑。