1、預測性維護算法測試依據(jù)哪個檢測標準進行測試？

依據(jù)GB/T 43555-2023《智能服務(wù) 預測性維護 算法測評方法》。

2、預測性維護算法測試主要檢測哪些項目？

狀態(tài)監(jiān)測-狀態(tài)辨別準確率、異常狀態(tài)漏報率。

故障診斷-專家系統(tǒng)算法指標、機器學習算法指標。（機器學習算法指標相對用的頻次高一些）。

壽命預測-預測準確率、平均絕對誤差、均方根誤差、可決系數(shù)、預測誤差評分指標等。

3、實驗室的數(shù)據(jù)系統(tǒng)來源于哪兒？

主要是一些測試數(shù)據(jù)、開放數(shù)據(jù)或現(xiàn)場數(shù)據(jù)等。

4、狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的數(shù)據(jù)數(shù)量要求多少？

一般不少于100條數(shù)據(jù)。

5、故障診斷是否會定位故障的類型？

測試會給出是否存在故障，也會補充故障的定位以及故障的類型。

6、若故障診斷給出的數(shù)據(jù)是75％，在運用到客戶現(xiàn)場是否不會存在誤差？

用到客戶現(xiàn)場的不一定是75％，因為受到很多因素的直接影響。

7、實驗室數(shù)據(jù)集一般都是哪些要素的典型數(shù)據(jù)？

一般溫度、振動、轉(zhuǎn)速、噪聲等方面的數(shù)據(jù)較多。

8、預測性維護算法測試周期需要多久？

對于不復雜的算法，可能一周的時間可以測試完成，對于復雜的，也可能1個月完成都有可能。

9、預測性維護算法測試報告有何作用？

驗證算法本身的先進性和可靠性；科研課題項目驗收的需要；市場產(chǎn)品競標的需要等。

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