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人工智能完整词典
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基于状态的维护（CBM）
一种维护策略，根据设备的实际状态（通过传感器和性能指标测量）而非预定义的时间表来触发维护行动。
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警报阈值
测量参数的预定义值，一旦达到或超过该值，就会触发通知或维护行动，以防止故障发生。
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业务规则
由领域专家定义的一组逻辑条件，基于对操作数据的解释来指导自动化维护决策。
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状态指标（CI）
用于评估资产健康状况并预测其未来退化的特定定量或定性测量，如温度或振动。
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条件触发
仅当基于实时数据的预定义条件集得到满足时，才激活维护干预。
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趋势分析
检查状态指标随时间的变化，以识别退化模式并预测达到临界阈值的时间。
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容差极限
给定参数可接受运行范围的上限或下限，超出该范围故障风险显著增加。
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状态监测系统（CMS）
集成的传感器、硬件和软件系统，旨在持续收集、分析和显示设备状态数据。
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条件诊断
基于工况数据分析和相关业务规则，识别检测到的异常的根本原因的过程。
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关键性能参数（KCP）
在状态维护背景下，直接反映设备健康状况或关键性能的特定且必要的测量指标。
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触发逻辑
结合多个工况指标以自动做出启动维护决策的算法或规则集（例如：与、或、如果-那么）。
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维护窗口
一旦检测到异常，可以在对运营影响最小的情况下执行状态维护干预的计划时间段。
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阈值校准
调整和验证警报阈值值的过程，以确保它们对实际故障敏感，同时最大限度地减少误报。
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运行工况
设备的典型运行条件（负载、速度、环境）集合，用于为工况数据提供背景信息并完善触发规则。
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故障映射
将特定故障模式与工况指标及其各自阈值联系起来以创建针对性警报系统的系统性分析。
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设定值
运行参数的目标值或标称值，其偏差可能是性能退化的早期指标，用于状态维护方法中。
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测量间隔
传感器数据收集的频率，用于评估设备状况，是状态维护响应性的关键参数。
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