智能運維預(yù)測性維護可靠性健康管理主要測試哪些指標(biāo)，有哪些算法類型，每種算法類型主要考核哪些具體的測試指標(biāo)。北京哪里可以做預(yù)測性維護測試，出具第三方檢測報告。

北京首家預(yù)測性維護測試實驗室，預(yù)測性算法測試服務(wù)，出具第三方檢測報告，北京首家提供預(yù)測性維護算法系統(tǒng).M程序的預(yù)測性維護算法驗證測試、適用性、準(zhǔn)確性測試服務(wù)，實驗室具備強大的數(shù)據(jù)庫，可提供全面的第三方驗證服務(wù)，出具第三方檢測報告。?

檢測試驗找儀綜所彭光瓊V136-9109-3503。

北京第三方預(yù)測性維護算法實驗室，全國首家可以提供預(yù)測性維護算法的第三方檢測機構(gòu)，提供面向機加工、數(shù)控機床、石油石化、核電、軌道交通、智能機器人、計算機軟件、工業(yè)AI,減速機、機械設(shè)備，各類電氣系統(tǒng)提供預(yù)測性維護功能測試和預(yù)測性維護算法測試服務(wù)，出具第三方檢測機構(gòu)試驗報告，CNAS檢測報告，CMA檢測報告。

1、狀態(tài)監(jiān)測算法可分為基于固定閾值的判別方法和基于相對閾值的判別方法。

狀態(tài)監(jiān)測算法指標(biāo)

狀態(tài)判別準(zhǔn)確率：是指設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測結(jié)果分類的準(zhǔn)確率。設(shè)備狀態(tài)分為正常、異常兩種。

異常狀態(tài)漏報率：設(shè)備異常狀態(tài)識別和判斷的漏報率可用給定樣本中未識別到的異常的數(shù)量和異?？倲?shù)量之間的百分比進行測試。

故障診斷算法指標(biāo)

專家系統(tǒng)算法指標(biāo)

基于專家系統(tǒng)的故障診斷算法應(yīng)先對有/無故障識別準(zhǔn)確率進行測試，然后再對故障類別識別準(zhǔn)確

率進行測試。對有置信度輸出的專家系統(tǒng)算法，可對置信度均值進行測試。

有/無故障識別準(zhǔn)確率是對于給定的診斷測試樣本集，正確識別有/無故障的樣本數(shù)量占總樣本數(shù)

量的百分比，見式（3）。

?????? =

????

??

× 100%…………………………………………（3）

式中：

??????——有/無故障識別準(zhǔn)確率；

????——正確識別有/無故障的樣本數(shù)

??——總樣本數(shù)。

有/無故障識別準(zhǔn)確率取值范圍為[0,1]，越大越好。

故障類別識別準(zhǔn)確率是對于給定的診斷測試樣本集，正確分類的樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的百分比，

見式（4）。

?????? =

∑ ????

??

??=1

??

× 100%…………………………………………（4）

式中：

??????——故障類別識別準(zhǔn)確率；

????——正確識別i類別的樣本數(shù)；

??——樣本的類別數(shù)；

??——總樣本數(shù)。

故障類別識別準(zhǔn)確率取值范圍為[0,1]，越大越好。

2、機器學(xué)習(xí)算法指標(biāo)

機器學(xué)習(xí)的分類算法評價指標(biāo)主要有準(zhǔn)確率、精確率和召回率,計算方式可分為宏平均與微平均兩類。其中宏平均是先計算每一類的指標(biāo)值，然后再對所有類求算術(shù)平均值，而微平均指把數(shù)據(jù)集中的所有實例不分類別地匯總在一起計算出最終的指標(biāo)值。

3、預(yù)測算法指標(biāo)

預(yù)測算法指標(biāo)從四個維度對算法性能進行衡量：預(yù)測準(zhǔn)確率、預(yù)測誤差、算法擬合程度與預(yù)測誤差評分。預(yù)測準(zhǔn)確率指標(biāo)用于衡量算法預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性；預(yù)測誤差指標(biāo)用于衡量算法預(yù)測剩余使用壽命與實際剩余使用壽命之間的誤差程度；算法擬合程度指標(biāo)用于衡量預(yù)測結(jié)果與實際剩余使用壽命間的擬合程度；預(yù)測誤差評分對算法預(yù)測結(jié)果打分，工程上相較于過遲預(yù)測傾向于過早預(yù)測，該指標(biāo)對于過遲預(yù)測的懲罰要高于過早預(yù)測，可以作為誤差評分指標(biāo)。

預(yù)測準(zhǔn)確率

預(yù)測準(zhǔn)確率是度量算法對剩余使用壽命預(yù)測準(zhǔn)確性的指標(biāo)，見式（11）及式（12）。

??(????) = ??(????) ? ???(????)…………………………………………（11）

????(??, ???) =

1

??

∑ ??????

?

|??(????

)|

??(????

?? )

??=1 × 100%………………………………（12）

式中：

????(??, ???) ——預(yù)測準(zhǔn)確率；

?? ——第i個樣本；

?? ——樣本總數(shù)；

??(????) —— ????

??(????) —— ????

???(????) —— ????

預(yù)測準(zhǔn)確率范圍（0,1]，預(yù)測準(zhǔn)確率越接近于1，算法準(zhǔn)確率越好。

平均絕對誤差

平均絕對誤差是預(yù)測剩余使用壽命與實際剩余使用壽命之間接近程度的度量，見式（13）。

??????(??, ???) =

1

??

∑ |??(????) ? ???(????)|

??

??=1 ………………………………（13）

式中：

??????(??, ???) —— 平均絕對誤差；

?? ——第i個樣本；

?? ——樣本總數(shù)；

??(????) —— ????

???(????) —— ????

MAE范圍[0,+∞)，MAE值越小，算法誤差越小。

均方根誤差

均方根誤差定義為誤差平方平均值的方根。這個指標(biāo)對于誤差大的值會有更高的權(quán)重，任意一個過

大的誤差都會讓RMSE的值很差，見式（14）。

????????(??, ???) = √

1

??

∑ (??(????) ? ???(????))

?? 2

??=1 ……………………………（14）

式中：

????????(??, ???) ——均方根誤差；

?? ——第i個樣本；

?? ——樣本總數(shù)；

??(????) —— ????

???(????) —— ????

可決系數(shù)

可決系數(shù)為回歸平方和與總平方和的比值，用于度量預(yù)測剩余使用壽命對實際剩余使用壽命的擬

合好壞程度?？蓻Q系數(shù)計算見式（15）和式（16）。

??

2 = 1 ?

∑ (??(????)????(????))

?? 2

??=1

∑ (??(????)????)

?? 2

??=1

………………………………………（15）

???=

1

??

∑ ??(????)

??

??=1 ……………………………………………（16）

式中：

??

2——可決系數(shù)；

?? ——第i個樣本；

?? ——樣本總數(shù)；

??(????) —— ????

???(????) —— ????

??? ——實際剩余使用壽命??(????)的均值。

可決系數(shù)范圍(-∞,1]，可決系數(shù)越接近于1，算法擬合程度越好。

預(yù)測誤差評分指標(biāo)

預(yù)測誤差評分指標(biāo)是RUL誤差的加權(quán)總和。評分函數(shù)是不對稱函數(shù)，該指標(biāo)對RUL的過遲預(yù)測懲罰

要大于過早預(yù)測的懲罰，分值越低代表算法性能越好，見式（11）及式（17）。

??????(????) = {

∑ (??

??

??=1

(

??(????

)

?????(????

)

)

? 1) ??(????) ≥ 0

∑ (??

??

??=1

?(

??(????

)

?????(????

)

)

? 1) ??(????) < 0

…………………………………（17）

式中：

??????(????) ——預(yù)測誤差評分指標(biāo)；

?? ——第i個樣本；

?? ——過早預(yù)測的懲罰因子，宜取值范圍為[10,15]，推薦采用13；

?? ——過遲預(yù)側(cè)的懲罰因子，取值應(yīng)小于??，宜取值范圍為[7,12]，推薦采用10。

SPE范圍[0,+∞)，SPE值越接近于0，算法預(yù)測結(jié)果越好。