设备智能维护算法工具箱系统SmartAgent
设备智能维护算法工具箱系统SmartAgent融合了目前国际上各种先进的信息智能分析算法以工具箱的方式，采用了一种开发的、模块化的结构实现系统预诊算法，能应用在不同的设备健康预诊场合，满足不同的类型设备的健康预诊与故障诊断需求，如不同的输入信号、不同的预诊功能需求，不同的存储能力等，采用Python编程语言，满足不同平台需求(包括Windows、Linux)。采用全Python语言，以B/S模式，通过前端与后端集成开发，采用开放的、模块化、多层架构的设计思想，采用了最新的信号处理、机理模型、机器学习、人工智能、深度学习、数据挖掘等技术，融合了500多套算法，实现机械系统故障诊断与健康退化预诊维护，能应用在不同场合的设备故障诊断与监测，满足不同类型机械设备与关键部件（轴承、转子、齿轮箱等）的健康预诊与故障诊断需求。
SmartAgent主要包含6大功能模块：信号处理模块、健康特征抽取与选择模块、设备衰退预测模块、设备健康预测模块、设备维护知识管理与健康可视化模块、设备故障诊断模块。不同的功能模块灵活组合完成不同的任务，这种开放式的结构使得新的算法模型可以随时增加进去，也可按照客户的需求或应用背景对SmartAgent中的模块进行组合和封装。
SmartAgent适用于各类设备或关键部件的性能退化预诊与故障诊断，研发了各种关键机械部件的性能退化预诊与故障诊断系统：轴承、齿轮箱、轴、刀具等，及各类大型装备（如磨床、轧机、风机、雷达、移动机械）。该系统广泛应用于高校、工矿、科研院所的科研、教学、产品开发及人员培训等。
实施对象：
(1) 信号处理模块：信号滤噪、频谱分析、时域统计分析、时频域分析、多传感信息融合分析等功能；
(2) 健康特征抽取与选择模块：设备健康特征集产生、设备健康特征提取、设备健康特征子集选择；
(3) 设备衰退预测模块：设备性能衰退评估、设备失效概率计算、设备性能衰退预测；
(4) 设备健康预测模块：设备性能在线自适应预测、设备剩余寿命预测、设备可靠性分析；
(5) 设备维护知识管理与健康可视化模块：设备部件知识发现、设备健康状态在线显示、维护策略制定
(6) 设备故障诊断模块：设备故障诊断、模式识别、专家库知识、故障推理诊断
采集的传感信号：
振动、位移、力、声发射、压力、温度、电压等
设备智能维护工具箱软件系统SmartAgent完成功能（截取部分）：
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欢迎智能维护、制造过程质量控制、人工智能、机器视觉、缺陷检测等智能制造方面的项目协作、系统开发、学术研究等合作（注：系统目前不开源）。
联系邮箱：shzwdata@126.com
