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北京GB/T 43555-2023《智能服务 预测性维护 算法测评方法》检测机构
发布时间:2025-07-30        浏览次数:13        返回列表
 仪综所“云维”实验室已将GB/T 43555-2023《智能服务 预测性维护 算法测评方法》纳入CNAS认可范围,是全国唯一具有算法测评资质的检测机构。GB/T 45507-2025《智能服务 预测性维护绩效评价方法》国家标准的发布,是仪综所构建的标准/认证创新服务链条和科研/标准/产业协同闭环体系中不可或缺的环节,与相关标准共同解决预测性维护的“不会用”、“不敢用”和“不想用”问题,将成为引领预测性维护产业健康有序发展的重要支撑。

检测项目:

预测性维护功能测试、故障诊断测试、状态监测测试、寿命预测测试。

在建立预测性维护测评前,应首先满足以下假设:

1、在针对特定的故障特征开始预测算法演化轨迹之前,诊断算法能够正确地检测、辨识和隔离系统的故障。

2、如果可以获取未来的运行条件,则将该运行条件信息纳入预测的考虑范围;否则,应确保当前的运行条件一直保持不变,或者运行条件的变化并不影响系统的寿命。

3、提供给PdM的输入数据是有效的。PdM的输入数据可以根据采集量的不同在采样率和数据格式方面有所差异,但数据内不能包含显而易见的错误。

4、作为标准值的历史数据是真实、可信的。历史数据或经验数据是作为统计学指标计算的标准值,必须有足够的样本量支撑。如果没有足够的试验数据,也可以通过历史数据来定义RUL。

5、预测过程的输入需求是确定的,输出结果是RUL。PdM可以作为1个黑盒来进行性能评价。但黑盒的输入需求是确定的。通过处理输入数据可以满足需求。输出结果为RUL可作为评价性能的统一指标。

检测试验找彭工136-9109-3503,出具国家认可的CNAS检测报告和CMA检测报告。

 

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