预测性维修概述
预测性维护{维修}又称预知性预见性维护
预测性维护｛维修｝又称预知性预见性维护预测性维护（又称预知性预见性维护）预测性维护，也被称为预知性预见性维护，是一种基于数据和分析的维护策略，旨在提前识别和解决潜在的设备故障和问题，从而最大程度地减少停机时间和维护成本。
预测性维护通过监测设备的运行状态和性能参数，使用数据分析和模型预测技术，以及使用先进的传感器和监测设备等手段，帮助企业实现高效、可靠和可持续的设备维护管理。
一、预测性维护的意义预测性维护在现代工业和设备运营中具有重要的意义。
首先，它能够提高设备的可用性和可靠性。
传统的定期维护往往是基于时间或使用寿命来安排的，这种维护方式无法准确预测设备的真实状态和故障潜在风险，并且容易导致设备停机时间过长。
而预测性维护借助先进的传感器和监测设备，可以实时监测设备的运行状态和性能指标，及时发现设备问题，并针对性地进行维护和修复，从而提高设备的可用性和可靠性。
其次，预测性维护可以降低维护成本和维护工作量。
通过实时监测设备的运行状态，我们可以提前发现设备存在的问题并及时采取措施。
这样，就可以避免因设备故障而导致的停机和维修时间，减少维修成本和工作量。
另外，预测性维护还可以帮助企业有效规划维护资源，提高维护效率和维护质量，降低额外的维护费用。
最后，预测性维护有助于延长设备的使用寿命。
通过持续监测设备的运行状况和性能指标，我们可以提前发现设备存在的问题并及时修复，减少不必要的损伤和磨损。
这样，设备的寿命得以延长，减少了设备更换和更新的频率，进一步降低了成本和资源的浪费。
二、预测性维护的实施步骤实施预测性维护需要进行以下步骤：1. 设立监测系统：在设备上安装传感器和监测设备，实时监测设备的运行状态和性能参数。
监测数据可以包括温度、压力、振动、电流等信息。
同时，还需要建立数据采集和存储的系统，确保数据的完整和准确性。
2. 数据分析和建模：利用数据分析和数据建模技术，对监测数据进行处理和分析。
通过建立预测模型和故障诊断模型，可以准确评估设备的运行状况和故障潜在风险。
预测性维修概述
预测性维修概述Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）预测性维修概述预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）是以状态为依据(Condition Based)的维修，在机器运行时，对它的主要（或）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和支持。
预测性维修集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，是一种新兴的维修方式。
预测性维修不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出入，因此又有狭义和广义预测性维修两种概念。
狭义的预测性维修立足于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果，查明装备有无状态异常或故障趋势，再适时地安排维修。
狭义的预测性维修不固定维修周期，仅仅通过监测和到的结果来适时地安排维修计划，它强调的是监测、诊断和维修三位一体的过程，这种思想广泛适用于和方式。
广义的预测性维修将状态监测、故障诊断、状态预测和维修决策多位合一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维修决策得出最终的维修活动要求。
广义的预测性维修是一个的过程，它将维修管理纳入了预测性维修的范畴，通盘考虑整个维修过程，直至得出与维修活动相关的内容。
（Corrective Maintenance）,又称（）,是“有故障才维修（Failure Based）”的方式，它是以设备是否完好或是否能用为依据的维修，只在设备部分或全部故障后再恢复其原始状态，也就是用坏后再修理，属于非计划性维修。
（）又称定时维修，是以时间为依据(Time Based)的维修，它根据和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。
预测性维修概述
预测性维建（Predictive Maintenance，简称PdM）之阳早格格创做预测性维建（Predictive Maintenance，简称PdM）是以状态为依据(Condition Based)的维建，正在呆板运止时，对付它的主要（或者需要）部位举止定期（或者连绝）的状态监测战障碍诊疗，判决拆备所处的状态，预测拆备状态已去的死长趋势，依据拆备的状态死长趋势战大概的障碍模式，预先造定预测性维建计划，决定呆板该当建理的时间、真量、办法战必须的技能战物资收援.预测性维建集拆备状态监测、障碍诊疗、障碍（状态）预测、维建计划收援战维建活动于一体，是一种新兴的维建办法.预测性维建没有但是正在名字称呼上有分歧，正在观念的内涵战中延上也有出进，果此又有狭义战广义预测性维建二种观念.狭义的预测性维建坐脚于“状态监测”，强调的是“障碍诊疗”，是指没有定期或者连绝天对付设备举奇迹态监测，根据其截止，查明拆备有无状态非常十分或者障碍趋势，再适时天安插维建.狭义的预测性维建没有牢固维建周期，只是通过监测战诊疗到的截止去适时天安插维建计划，它强调的是监测、诊疗战维建三位一体的历程，那种思维广大适用于过程工业战大规模死产办法.广义的预测性维建将状态监测、障碍诊疗、状态预测战维建计划多位合一体，状态监测战障碍诊疗是前提，状态预测是沉面，维建计划得出最后的维建活动央供.广义的预测性维建是一个系统的历程，它将维建管造纳进了预测性维建的范畴，通盘思量所有维建历程，曲至得出与维建活动相闭的真量.建复性维建（Corrective Maintenance）,又称事后维建（Break-down Maintenance）,是“有障碍才维建（Failure Based）”的办法，它是以设备是可完佳或者是可能用为依据的维建，只正在设备部分或者局部障碍后再回复其本初状态，也便是用坏后再建理，属于非计划性维建.防止性维建（Preventive Maintenance）又称定时维建，是以时间为依据(Time Based)的维建，它根据死产计划战体味，按确定的时间隔断举止停机查看、解体、调换整部件，以防止益坏、继收性毁坏及死产益坏.那种维建要收也便是暂时所一致采与的计划维建或者定期维建，如大、中、小建等.[编写]预测性维建最早正在西圆兴盛工业国家兴盛，预测性维建的观念源起于英文名词汇“Predictive Maintenance”，到目前为止，预测性维建已经有了几个相似的名字，那是果为正在分歧范围，分歧的人员根据自己钻研的偏偏沉面分歧，给出了分歧的翻译战分歧的定义.逃根溯源，该当从英文的定义道起.Predictive Maintenance，其英文阐明为Condition Based Maintenance（CBM）或者On-condition Maintenance.PdM普遍翻译为预测性维建或者预知性维建，而预测维建战预知维建与前里的翻译相比，只是是多字少字的问题；CBM普遍翻译为状态基维建或者鉴于状态的维建，那个翻译按英笔墨里的意义曲译过去，共时引进了“基”的观念，使翻译博业化.偶尔CBM也被翻译为预测性维建，果为它的英文本意便是对付PdM的观念阐明；On-condition Maintenance普遍翻译为视情维建，那是翻译者根据华夏人的习惯意译过去的.正在本量使用中，几其中英文名词汇偶尔被随机天拉拢，那皆无可薄非，果为它们自己是一回事.沿袭使用到即日，几个名词汇正在观念上有了一些细微的没有共.预知性维建被定义为：以设备诊疗技能为前提，分离设备障碍的履历战现状，参照运止环境及其余共类设备的运止情况，应用系统工程的要收举止概括推断分解，进而查明设备里里情况、障碍战非常十分的本量，预测隐患的死长趋势，提出防范步伐战处置对付策，那样一套要收总称为预测要收，把应用预测要收得到的截止纳进维建管造便是预知维建.它强调了预测要收，包罗了维建管造；而鉴于状态的维建战视情维建坐脚于状态，强调了状态，它们的表里依据是：板滞战拆备有自己的状态，将要出现问题的板滞或者拆备将出现一些不妨瞅察、感觉或者丈量到的旗号（如噪声、振荡、收热、裂纹或者电量的改变等）.那里状态有二层含意，一是指正在某时某刻某种条件下拆备的坐即状态，那是狭义的状态的观念.二是包罗了坐即状态的前身战后绝，指的是所有死命周期内的状态，即广义的状态观念.[编写]预测性维建死长到目前，基础上产死了自己的技能体系，如图所示.状态监测技能死长到目前，正在各工程范围皆产死了各自的监测要收，状态监测的要收依据状态检测脚法的分歧而分成许多种，时常使用的包罗：振荡监测法、噪声监测法、温度监测法、压力监测法、油液分解监测法、声收射监测法等.单道“障碍诊疗”，它是一门新死长的科教，而且越去越受到沉视，更加是正在连绝死产系统中，障碍诊疗有着非常要害的意义.依照诊疗的要收本理，障碍诊疗可分为：时频诊疗法、统计诊疗法、疑息表里分解法及其余人为智能法（博家系统诊疗、人为神经搜集诊疗等）、朦胧诊疗、灰色系统表里诊疗及集成化诊疗（如朦胧博家系统障碍诊疗、神经搜集博家系统障碍诊疗、朦胧神经搜集诊疗等）.状态预测便是根据拆备的运止疑息，评估部件目前状态并预计已去的状态.其时常使用的要收偶尔序模型预测法、灰色模型预测法战神经搜集预测法.而对付于预测要收的启垦普遍有三种基础道路：物理模型、知识系统战统计模型.正在本量应用中，可将三种道路概括正在所有，产死一种分离了保守的物理模型战智能分解要收，并不妨处理数字疑息战标记疑息的混同性障碍预测技能，对付于真止预测性维建更为灵验.维建计划是从人员、资材、时间、费用、效率等多圆里、多角度出收，根据状态监测、障碍诊疗战状态预测的截止举止维建可止性分解，定出维建计划，决定维建包管资材，给出维建活动的时间、天面、人员战真量.维建计划的造定要收普遍有障碍树推理法、数教模型剖析法、贝叶斯（Bayes）搜集法(适用于表白战分解没有决定战概率性真物)战智能维建计划法等.。
预测性维修
预测性维修PdMPdM M）是通过采用振动、热成像、润滑分析、预测性维修（Pd电机电流分析、工艺流程参数监控等技术手段提前发现机器故障、并在机器最终失效之前将故障排除的一种高级维修模式，也称状态检修（CBM）。
在被动维修和传统的预防性维修、定期检修体制中引入预测性维修，可以显著地减少非计划性停机、减少过维修，提高计划检修的有效性，延长设备无故障运行时间。
一方面由于用于支持预测性维修所需要的专业设备较为昂贵，另一方面，企业要培养和保有从事预测性维修的专业人才也是一大挑战。
SKF的预测性维修服务合同为您解决这样的问题。
SKF面向各工业行业的客户提供一次性或长期的预测性维修服务，基于对各种类型旋转设备功能的认识和设备失效模式与影响的理解，我们可以为您的关键旋转设备量身定制预测性维修服务包，将SKF 在振动、热成像、润滑分析、电机电流分析等方面的专长有效地综合应用于设备状态监测和故障诊断中，为您提供专家建议。
SKF与众不同的是，由于我们对轴承和旋转机械的深刻了解，我们还可以将预测性维修项目中收集到的数据用于失效根本原因分析，以从根本上克服同样故障的重复出现。
SKF的预测性维修服务专长于以下类型的旋转设备，但不局限于这些设备：y工业风机/风扇y泵y电机y齿轮箱y皮带机y辊子y压缩机y破碎机y磨盘y……资产管理预测性维修服务y振动分析y红外热成像y润滑分析y电机分析y远程诊断状态监测产品机械服务维修服务解决方案修复服务客户化产品服务培训振动分析对旋转机械而言，绝大多数故障都是与机械运动或振动相关的，振动检测具有直接、实时和故障类型覆盖范围大的特点。
因此，振动检测是针对旋转机械的各种预测性维修技术中的核心部分，其它预测性维修技术，如热成像、油液分析、电机电流分析等则是振动检测技术的有效补充。
在客户实施的振动预测性维修项目中，SKF服务工程师的职责不仅是帮助我们的客户人员掌握有关软硬件设备的使用，更重要的是，我们有足够的能力和丰富的经验帮助客户人员有效地掌握振动分析技术。
设备维保管理中的预测性维护策略
详细描述
数据不全，即设备运行数据记录不完整，导致模型无 法全面分析设备性能变化；数据错误，即设备运行数 据记录存在误差，影响模型准确度；数据噪声，即设 备运行数据中混入了无关信息，干扰模型对设备性能 变化的识别。
模型准确度问题
总结词
预测性维护策略依赖于高准确度的模型进行设备性能 预测，但实际应用中模型的准确度往往受到限制。
提高生产效率
延长设备使用寿命
稳定的设备运行状态有助于提高生产效率 和质量，增强企业的竞争力。
科学的维护策略能够延长设备的使用寿命 ，降低资产折旧和更新换代的成本。
预测性维护的历史与发展
起源
预测性维护的概念起源于20世纪70年代，最初主要用于工 业设备的故障诊断和监测。
技术发展
随着传感器技术、数据分析技术和智能监测技术的发展，预测性 维护的应用范围不断扩大，逐渐成为设备维保管理的重要手段。
设备状态监测
实时监测
通过在线监测系统实时监测设备的运行状态，及时发现异常情况。
定期检查
定期对设备进行全面检查，了解设备的整体状况和潜在问题。
故障诊断与预测
故障诊断
通过分析监测数据和运行状态，确定 设备是否存在故障以及故障的类型和 程度。
故障预测
根据设备的运行历史和监测数据，预 测设备可能出现的故障和问题，提前 采取措施预防。
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案例二：化工设备的预测性维护
化工设备的预测性维护
化工设备在连续运行过程中，由于高温、高压、腐蚀等恶劣环境，故障率较高。预测性维护通过实时 监测化工设备的各项参数，及时预警，确保生产线的稳定运行，提高生产效率。
案例三：轨道交通设备的预测性维护
轨道交通设备的预测性维护
设备维保的预测性维护与优化
目录
Contents
• 预测性维护与优化的概述 • 设备维保的预测性维护 • 设备维保的优化策略 • 预测性维护与优化的技术发展 • 预测性维护与优化的未来展望
01 预测性维护与优化的概述
定义与重要性
定义
预测性维护是一种基于设备运行状态监测和数据分析的维护方式，通过预测设备可能出现的故障和异常，提前采 取措施进行维修和保养，以降低设备故障率，提高设备运行效率和稳定性。
发展历程
随着传感器、计算机和通信技术的发展，预测性维护逐渐应用于其他工业领域，如电力、 化工、冶金等。技术不断升级，从简单的数据采集到复杂的数据分析、故障诊断和预测模 型的开发。
当前趋势
随着物联网和大数据技术的应用，预测性维护与优化正朝着智能化、集成化和远程化的方 向发展。通过云计算和人工智能技术，可以实现更高效、准确的设备状态监测和故障预测 。
重要性
随着工业设备复杂性的增加，传统的定期维护和事后维修方式已经无法满足现代工业的需求。预测性维护与优化 不仅可以提高设备的可靠性和稳定性，减少意外停机时间，还可以降低维护成本和延长设备使用寿命。
预测性维护与优化的历史与发展
起源
预测性维护的概念最早起源于20世纪60年代的航空工业，用于监测飞机发动机的运行状 态。
预测性维护与优化的应用场景
关键设备监控
对关键设备和重要工艺流程进行 实时监测，及时发现异常并采取 措施，确保生产线的稳定运行。
预防性维修
通过对设备运行数据的分析，预测 设备可能出现的故障和损坏，提前 进行维修和更换，避免设备突然停 机。
优化维护计划
基于设备运行状态和历史数据，优 化设备的维护计划，合理安排维修 时间和资源，降低维护成本。
预测性维修概述
预测性维修(Predictive Maintenance,简称PdM）预测性维修(Predictive Maintenance，简称PdM）是以状态为依据（Condition Based)的维修，在机器运行时，对它的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。
预测性维修集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，是一种新兴的维修方式.预测性维修不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出入，因此又有狭义和广义预测性维修两种概念.狭义的预测性维修立足于“状态监测”,强调的是“故障诊断",是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果，查明装备有无状态异常或故障趋势,再适时地安排维修。
狭义的预测性维修不固定维修周期，仅仅通过监测和诊断到的结果来适时地安排维修计划,它强调的是监测、诊断和维修三位一体的过程，这种思想广泛适用于流程工业和大规模生产方式.广义的预测性维修将状态监测、故障诊断、状态预测和维修决策多位合一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维修决策得出最终的维修活动要求。
广义的预测性维修是一个系统的过程，它将维修管理纳入了预测性维修的范畴,通盘考虑整个维修过程，直至得出与维修活动相关的内容。
修复性维修(Corrective Maintenance）,又称事后维修（Break-down Maintenance)，是“有故障才维修(Failure Based)”的方式，它是以设备是否完好或是否能用为依据的维修,只在设备部分或全部故障后再恢复其原始状态，也就是用坏后再修理，属于非计划性维修。
预防性维修（Preventive Maintenance）又称定时维修,是以时间为依据(Time Based）的维修，它根据生产计划和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件,以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。
预测性维修技术在家电制造中的创新应用
预测性维修技术在家电制造中的创新应用随着智能家电的兴起，人们的生活越来越离不开各种家用电器。
这些电器在实现人类生活舒适化、智能化的同时，也对家电制造厂商提出了更高的要求。
尤其是在质量和服务方面，消费者对家电制造商的要求也越来越高。
为了不断提升产品质量和服务水平，家电制造商开始关注如何利用先进的技术来改进产品和服务。
在这其中，预测性维修技术成为了业内的热门话题。
一、预测性维修技术概述预测性维修是指通过对设备的实时数据采集、分析和处理，预测设备的故障概率和故障类型，并提供相应的保养和维修方案。
这种技术初期主要应用于航空、航天等行业中。
与传统维修模式（事后维修）不同，预测性维修技术是一种主动的维修模式。
传统的维修方式是在设备出现故障之后再进行修复，而这种方式可能导致设备停机，造成不必要的维修成本和生产时间浪费。
而预测性维修技术可以提前发现设备存在的故障或异常，通过对故障类型及原因的诊断，为用户提供更具针对性的维修方案，将设备的停机时间和人工成本降到最小。
预测性维修技术主要依赖于传感器、数据分析和人工智能技术。
通过传感器，可以对设备的状态进行实时监控，采集到数据，如温度、压力、湿度等。
通过数据分析，可以对这些数据进行处理、分析，建立设备的状态模型；同时，利用人工智能技术，可以对这些模型进行预测，推断出设备可能存在的故障情况和维修方案。
二、预测性维修技术在家电制造中的应用家电制造商可以通过引入预测性维修技术来改进产品质量和服务水平，使得用户体验更加优质。
例如，当一家家电制造商引入预测性维修技术后，它可以实时监控家电设备的运行状态，采集到各种数据，并对这些数据进行实时处理和分析。
通过对数据的分析，制造商可以预测出设备的使用寿命和维护保养周期，并通过提供相应的保养服务和维修方案，提高产品的可靠性和使用寿命。
在实际的应用中，预测性维修技术可以用于电视机、冰箱、空调等家电设备。
家电厂商可以通过安装传感器来实时监测这些设备的状态，同时将设备的运行数据传输到云端平台。
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预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）
预测性维修概述
预测性维修（Predictive Maintenance，简称PdM）是以状态为依据(Condition Based)的维修，在机器运行时，对它的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性
维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。
预测性维修集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和
维修活动于一体，是一种新兴的维修方式。
预测性维修不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出入，
因此又有狭义和广义预测性维修两种概念。
狭义的预测性维修立足于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果，查明装备有无状态异常或故障趋势，再适时地安排维修。
狭义的预测性维修不固定维修周期，仅仅通过监测和诊断到的结果来适时地安排维修计划，它强调的是监测、诊断和维修三位一体的过
程，这种思想广泛适用于流程工业和大规模生产方式。
广义的预测性维修将状态监测、故障诊断、状态预测和维修决策多位合一
体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维修决策得出最终的维修
活动要求。
广义的预测性维修是一个系统的过程，它将维修管理纳入了预测性
维修的范畴，通盘考虑整个维修过程，直至得出与维修活动相关的内容。
修复性维修（Corrective Maintenance）,又称事后维修（Break-down Maintenance）,是“有故障才维修（Failure Based）”的方式，它是以设备是否完好或是否能用为依据的维修，只在设备部分或全部故障后再恢复其原始状态，
也就是用坏后再修理，属于非计划性维修。
预防性维修（Preventive Maintenance）又称定时维修，是以时间为依据(Time Based)的维修，它根据生产计划和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。
这种维修方法
也就是目前所普遍采用的计划维修或定期维修，如大、中、小修等。
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预测性维修的相关概念
预测性维修最早在西方发达工业国家兴起，预测性维修的概念源起于英文
名词“Predictive Maintenance”
，到现在为止，预测性维修已经有了几个相似的
名字，这是因为在不同领域，不同的人员根据自己研究的侧重点不同，给出了
不同的翻译和不同的定义。
追根溯源，应该从英文的定义谈起。
Predictive Maintenance，其英文解释为Condition Based Maintenance （CBM）或On-condition Maintenance。
PdM一般翻译为预测性维修或预知性维修，而预测维修和预知维修与前面的翻译相比，仅仅是多字少字的问题；CBM 一般翻译为状态基维修或基于状态的维修，这个翻译按英文字面的意思直译过来，同时引入了“基”的概念，使翻译专业化。
有时CBM也被翻译为预测性维修，因为它的英文原意就是对PdM的概念解释；On-condition Maintenance一般翻
译为视情维修，这是翻译者根据中国人的习惯意译过来的。
在实际运用中，几
个中英文名词有时被随机地组合，这都无可厚非，因为它们本身是一回事。
沿袭运用到今天，几个名词在概念上有了一些细微的差别。
预知性维修被
定义为：以设备诊断技术为基础，结合设备故障的历史和现状，参考运行环境及其它同类设备的运行情况，应用系统工程的方法进行综合判断分析，从而查明设备内部情况、故障和异常的性质，预测隐患的发展趋势，提出防范措施和治理对策，这样一套方法总称为预测方法，把应用预测方法得到的结果纳入维
修管理就是预知维修。
它强调了预测方法，包罗了维修管理；而基于状态的维
修和视情维修立足于状态，强调了状态，它们的理论依据是：机械和装备有自
己的状态，即将出现问题的机械或装备将出现一些可以观察、感觉或测量到的
信号（如噪声、振动、发热、裂纹或电量的改变等）。
这里状态有两层含义，
一是指在某时某刻某种条件下装备的即时状态，这是狭义的状态的概念。
二是
包含了即时状态的前身和后续，指的是整个生命周期内的状态，即广义的状态
概念。
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预测性维修技术体系
预测性维修发展到现在，基本上形成了自己的技术体系，如图所示。
1.状态监测技术
状态监测技术发展到现在，在各工程领域都形成了各自的监测方法，状态
监测的方法依据状态检测手段的不同而分成许多种，常用的包括：振动监测法、噪声监测法、温度监测法、压力监测法、油液分析监测法、声发射监测法等。
2.故障诊断技术
单讲“故障诊断”，它是一门新发展的科学，而且越来越受到重视，尤其是在
连续生产系统中，故障诊断有着非常重要的意义。
按照诊断的方法原理，故障
诊断可分为：时频诊断法、统计诊断法、信息理论分析法及其它人工智能法（专家系统诊断、人工神经网络诊断等）、模糊诊断、灰色系统理论诊断及集成化诊断（如模糊专家系统故障诊断、神经网络专家系统故障诊断、模糊神经网络
诊断等）。
3.状态预测技术
状态预测就是根据装备的运行信息，评估部件当前状态并预计未来的状态。
其常用的方法有时序模型预测法、灰色模型预测法和神经网络预测法。
而对于
预测方法的开发一般有三种基本途径：物理模型、知识系统和统计模型。
在实
际应用中，可将三种途径综合在一起，形成一种结合了传统的物理模型和智能
分析方法，并能够处理数字信息和符号信息的混合性故障预测技术，对于实现
预测性维修更为有效。
4.维修决策支持与维修活动
维修决策是从人员、资源、时间、费用、效益等多方面、多角度出发，根
据状态监测、故障诊断和状态预测的结果进行维修可行性分析，定出维修计划，
确定维修保障资源，给出维修活动的时间、地点、人员和内容。
维修决策的制
定方法一般有故障树推理法、数学模型解析法、贝叶斯（Bayes）网络法(适用于表达和分析不确定和概率性事物)和智能维修决策法等。