1.1.1 机械监测大数据的形成因素

机械监测大数据通常指机械装备在运行过程中，使用机械装备自带仪器仪表或外加传感器实时采集的涵盖其健康状态、服役工况、操作情况等信息的数据集合，即机械装备产生的并且存在时间序列差异的大量数据。这些数据贯穿机械工艺、生产、管理、服务等各个环节，促使机械健康管理系统实现描述、诊断、预测、决策、控制等功能，但又无法在可承受的时间范围内用常规技术与手段对数据内容进行获取、管理、处理和服务。

机械监测大数据的形成原因可分为内因和外因[5]，如图1-1所示。内因方面，机械装备在功能上向精密化、大型化、多功能方向发展；在性能上向高复杂度、高精度、高效率、高质量、高可靠、智能化方向发展；在层次上向系统化、综合集成化方向发展。机械装备的结构复杂性与功能耦合性决定了微小的故障可能会引起连锁反应，导致其无法安全运行，更无法满足上述功能甚至性能方面的需求，这迫使机械装备进行全面实时的健康监测。外因方面，随着先进传感器技术的进步，获取机械装备实时监测数据的成本已经不再高昂，加之嵌入式系统、低耗能半导体、高性能处理器、云计算等高性能计算软硬件平台的兴起，大幅提升了数据分析计算能力。这些因素使实时监测、及时处理机械监测大数据成为可能。因此，大数据驱动的机械装备智能运维是现代工业发展的必然需求。

图1-1 机械监测大数据的形成