《智能服务 预测性维护 分布式系统架构》

ICS25.040.40

CCSN19

团体标准

T/CAMSXXXXX—XXXX

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智能服务预测性维护分布式系统架构

IntelligentService—Predictivemaintenance—Distributedsystemarchitecture

（征求意见稿）

在提交反馈意见时，请将您知道的相关专利连同支持性文件一并附上。

XXXX-XX-XX发布XXXX-XX-XX实施

中国机械工业标准化技术协会发布

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智能服务预测性维护分布式系统架构

1范围

本文件规定了预测性维护分布式系统架构的系统架构、基本要求、分布式数据获取与存储、分布式

数据分析与挖掘、分布式系统集成与应用、系统管理与数据安全等。

本文件适用于预测性维护分布式系统的设计、开发、运行和维护。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T40571-2021智能服务预测性维护通用要求

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

状态监测conditionmonitoring

检测与收集反映机器状态的信息和数据。

注：如果故障或失效发生，则机器状态恶化。

[来源：GB/T20921-2007，2.5]

3.2

故障诊断faultdiagnosis

为确定故障或失效的性质(种类、状况、程度),而检验症状和症候群。

［来源：GB/T20921-2007,2.6］

3.3

寿命预测lifeprediction

对故障的症状进行分析，以预估剩余使用寿命。

注：寿命预测通常指剩余使用寿命预测。

[来源：GB/T20921-2007，2.16，有修改]

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3.4

预测性维护predictivemaintenance

根据观测到的状况而决定的连续或间断进行的维护，以监测、诊断或预测构筑物、系统或部件的状

态指标。

[来源：GB/T40571-2021，3.5，有修改]

3.5

分布式系统distributedsystem

以应用计算机、网络和通信技术为基础,对一个及以上分布式运维模块进行集中实时监视与控制的

系统。

[来源：GB/T42316-2023，3.1，有修改]

3.6

元数据metadata

定义和描述其他数据的数据。

[来源:GB/T18391.1-2009,3.2.16]

4总则

系统架构

预测性维护分布式系统架构面向地域分散、相互协作的群组化设备，提供云端和边缘端协同的状态

监测、故障诊断、寿命预测、维护决策等智能维护服务。

预测性维护分布式系统架构由分布式数据获取与存储层、分布式数据分析与挖掘层、功能云边集成

与应用层组成。通过云端和边缘端相互协作，全方位调度运算与加密数据传输资源，实现群组化设备的

预测性维护。预测性维护分布式系统架构如图1。

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图1预测性维护分布式系统架构

基本要求

分布式系统架构面向群组化设备提供预测性维护服务，满足分布性、对等性、自治性和并发性的基

本要求：

a）分布性。在不同设备的边缘端服务器以及设备群组的云端服务器同时部署；

b）对等性。各个边缘端服务器之间无主从关系，且与云端服务器的问答请求对等；

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c）自治性。各个边缘端服务器具有独立的数据分析能力，能够利用共享的通信线路传递模型参数、

中介数据、特征分布等加密数据；

d）并发性。云端服务器能够同时响应多个边缘端服务器的问答请求。

5分布式数据获取与存储层

分布式数据获取

分布式数据获取通过多源传感器、数据采集系统建立设备群组的监测数据及其数据管理系统之间

的通道，是分布式系统架构的基础。

分布式数据获取采用的装置或系统应包括：

a）传感系统：振动、温度、压力、流量等多源传感器及仪器仪表；

b）调理系统：高精度多通道数据采集卡或PLC系统等；

c）软件模块：数据采集配置与执行软件。

注：软件模块在边缘端服务器搭载，能够根据设备对象及其安装的传感器类型，对数据类型、采样通道、采样频率、

采样周期等参数进行配置，实现设备个体多源数据的高精度获取。

分布式数据存储

分布式数据存储通过云端服务器与边缘端服务器相互应答，完成设备群组多源数据的分片高速存

储，并能够根据用户需求，执行增、删、改、查等操作功能。

实现分布式数据存储功能的数据库应包括：

a）边缘端监测数据库：按照设备个体的子系统构成、传感器测点及类型信息，存储多源异构的监

测数据，要求设置多级主键，便于数据索引与修改；

b）云端元数据库：记录设备群组运维过程中产生的静态元数据以及动态元数据，其中，静态元数

据包括设备群组个体的型号、关键部件尺寸等主要技术参数；动态元数据包括设备群组节点信息、模型

参数、特征指标等动态元数据，云端元数据存储和管理应符合GB/T31916.1-2015的要求；

c）云边协同的数据库管理系统：要求边缘端数据库在完成一次数据存储的同时，向云端发送响应

信息，并按照群组节点信息，录入模型参数、特征指标等动态元数据。

6分布式数据分析与挖掘层

边缘端分布式计算引擎

边缘端服务器使用多台计算机协同工作，通过大规模计算资源的调度，完成设备群组个体的海量数

据分析与计算。边缘端分布式计算应满足如下要求：

a）中心节点能够将数据分析任务分割为若干个子任务，并分配给多台计算机处理；

b）边缘端用户能够根据工作负载的变化，在分布式计算引擎中可添加新节点，扩展计算能力，并

根据运算需求的变化，选择不同节点处理不同任务；

c）分布式计算引擎的设计应具有容错性，不会因为某一计算节点出现故障而导致整个运算崩溃；

d）分布式计算引擎中各个计算机节点之间可共享边缘端数据，计算引擎能够自动管理不同计算机

的数据格式，实现数据一致性。

云边协同的预测性维护模型

6.2.1概述

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云边协同的预测性维护模型包括：云边协同的状态监测、云边协同的故障诊断、云边协同的寿命预

测、云边协同的运维决策，共同完成设备群组的智能维护。

6.2.2云边协同的状态监测

状态监测是云边协同的预测性维护模型的基础，实现设备群组故障节点的自动判断和状态识别。

云边协同的状态监测应满足以下功能：

a）边缘端可支持噪点、失真、缺失等异常数据剔除与修复；

b）边缘端可支持多源高质量监测数据的分布式存储管理；

c）边缘端可支持高质量监测数据的多域健康指标构建、融合；

d）边缘端可支持设备群组个体的健康状态多级预警/报警；

e）云端可支持设备群组异常数据的特征融合；

f）云端可支持设备群组的阈值初始化与边缘端适配；

g）云端与边缘端之间可支持阈值的交互更新与群组个体适配。

6.2.3云边协同的故障诊断

故障诊断是云边协同的预测性维护模型的核心，智能识别故障节点的故障位置、故障类型、故障程

度。

云边协同的故障诊断应满足以下功能：

a）边缘端可支持设备个体的退化预测模型构建；

b）边缘端可支持变工况下的退化指标变换及剩余寿命预测；

c）边缘端可支持历史预测模型参数的保存及调用;

d）云端可支持多设备退化预测模型的自适应融合与最优化参数估计；

e）云端可支持多设备预测模型参数融合；

f）云端与边缘端之间可支持寿命预测模型的协同训练与参数更新。

6.2.4云边协同的寿命预测

寿命预测模块是云边协同的预测性维护模型的关键，在诊断出设备群发生故障之后，预测设备群个

体的剩余使用寿命。

云边协同的寿命预测应满足以下功能：

a）边缘端可支持设备群个体的维护策略制定；

b）云端可支持设备群维护策略的联合制定；

c）云端与边缘端之间可支持多目标优化与参数协同更新。

6.2.5云边协同的运维决策

运维决策是云边协同的预测性维护模型的目标，根据设备群的诊断与预测结果，制定合理的维修以

及备件仓储管理策略。

云边协同的运维决策应满足以下功能：

a）边缘端可支持设备群个体的维修时刻-成本联合优化；

b）边缘端可支持设备群个体的不完美维护策略制定；

c）云端可支持设备群共用备件仓储管理策略的联合优化及制定；

d）云端可支持设备群动态维护-备件仓储的联合决策；

e）云端与边缘端之间可支持多目标优化与参数协同更新。

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7分布式系统集成与应用层

分布式系统集成

分布式系统集成要求建立的分布式系统架构能够面向设备群完成预测性维护的执行功能，并基于

云端服务器与边缘端服务器分别部署功能模块集成系统，系统集成功能应包括：

a）边缘端服务器集成设备群个体的监测数据库创建与管理功能，支持边缘端多源数据的存储、索

引、修改，完成分布式监测数据的获取与存储；

b）边缘端服务器集成设备群个体的状态监测、故障诊断、寿命预测、运维决策等功能模块，支持

边缘端的数据采集、数据存储、数据分析，面向设备群提供预测性维护的执行功能；

c）云端服务器集成元数据库创建与管理功能，支持边缘端服务器上传元数据的存储与索引；

d）云端服务器集成元数据分析与融合功能，支持边缘端模型参数、特征分布等加密元数据的自适

应融合；

e）边缘端与云端服务器之间拥有元数据流动的通道，支持问答响应及加密元数据的快速传输。

分布式系统应用

分布式系统面向设备群维护工程师及系统管理工程师提供应用接口，实现用户与模块的交互。分布

式系统应用应包括：

a）边缘端服务器搭载的系统宜具有数据采集、模型训练、状态监测、故障诊断、寿命预测、结果

呈现、报表生成等应用接口；

b）云端服务器搭载的系统宜具有预测性维护模型协同训练、设备群组维护结果呈现、报表生成等

应用接口；

c）分布式系统宜具有设备群组节点的管理应用接口，可根据设备群个体数量的变化，自适应调整

系统覆盖范围；

d）系统应针对用户需求提供系统的结果可视化，应包括：

——云端系统界面直观地呈现设备群组的数量、节点位置、服役状态、健康状态、运维建议等信

息，并能够根据监测、诊断与预测结果统计设备群组健康状态的变化规律或趋势；

——边缘端系统界面直观地呈现所接入的设备群个体的关键部件/子系统的运行状态、故障位

置、故障类型、故障程度、剩余寿命等信息。

e）系统应根据设备群组的健康状态，生成可供维护工程师参考的维护报表，应包括：

——设备群组的个体数量、节点位置等基本信息；

——设备群组的健康状态综合分析；

——故障节点的位置等基本信息、发生故障的时间、故障模式及剩余寿命等；

——建议的维护时间、维护策略及备件调用策略制定。

8系统管理与数据安全

系统账户与权限管理

分布式系统面向不同用户设置账户，并设置功能权限，应包括：

a）系统管理员：支持访问边缘端以及云端系统的全功能；

b）设备维护工程师：支持访问边缘端系统的状态监测、故障诊断、寿命预测、维护决策等核心功

能；

c）设备群组管理员：支持访问云端服务器的数据库与维护结果呈现等功能。

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数据安全

为满足设备群用户的数据安全需求，系统宜包括：

a）边缘端与云端服务器之间不应传递设备个体的原始监测数据；

b）模型参数、特征分布等元数据的云端与边缘端传递可进行加密处理；

c）各边缘端可单独设置备份计算机节点，进行设备个体数据的备份与恢复。

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团体标准《智能服务预测性维护分布式系统架构》

（征求意见稿）编制说明

1.工作简况

根据《关于印发2024年第一批团体标准制修订计划的通知》（中机标字[2024]02

号），团体标准《智能服务预测性维护分布式系统架构》已列入2024年第一批团体

标准计划（计划号：CAMS2024001），归口单位为中国机械工业标准化技术协会仪器

仪表及自动化专业委员会，主管部门为中国机械工业标准化技术协会。

1.1任务来源

预测性维护作为人工智能技术在智能制造领域中的典型应用之一，被业内誉为

“未来工厂”之光，GB/T40571-2021《智能服务预测性维护通用要求》的实施使预

测性维护语境不断统一，相关功能逐步规范，应用实施进一步推广。随着新一代信息

技术的不断发展与应用，工业装备和任务环境的复杂度大幅度提升，对预测性维护提

出了更高要求。

高端装备是我国制造业发展的重要支柱，为其提供预测性维护智能运行安全保障

服务至关重要。围绕数字化与智能化建设，高端装备正逐渐呈现出多点分散、相互协

作的分布式协同服役特点，这为传统面向单一装备进行预测性维护的智能服务模式带

来新的挑战：其一，高端装备的服役地域分散性，且数据私密性强、远距离传输与分

析成本高，因而装备之间存在数据流通壁垒，难以通过聚集不同装备个体的多源数据，

导致现有数据集中式的预测性维护智能服务模式失效；其二，高端装备的服役环境复

杂多变，个体定制化差异愈加显著，现有面向单一装备的预测性维护智能服务框架对

装备个体差异的适应性弱，无法满足分布式协同服役场景的应用需求。

鉴于预测性维护分布式系统的重要作用及关键地位，为推进预测性维护技术进一

步完善，提升智能运维的有效性，根据中国机械工业标准化技术协会章程的有关要求，

将《智能服务预测性维护分布式系统架构》申报为团体标准制定计划项目。

1.2标准起草单位和起草人

本标准起草单位包括：西安交通大学、机械工业仪器仪表综合技术经济研究所等。

-1-

本标准起草人包括：。

1.3主要工作过程

2023年8月，由西安交通大学、机械工业仪器仪表综合技术经济研究所等牵头成立

了《智能服务预测性维护分布式系统架构》标准起草工作组，汇聚了预测性维护领

域一批高校、科研院所、企业等，进行标准制定，确保标准质量。

2023年10月18-19日《智能服务预测性维护分布式系统架构》标准起草工作组第

一次会议在银川市召开，对标准总则、系统架构、功能要求等章节内容进行了详细的

讨论，确定了标准主要框架和结构。

2024年1月11日，工作组对标准进行详细研讨，并发布了征集预测性维护技术应用

情况调研的通知，通过调研问卷方式征集企事业单位及研究院所的系统开发及预测性

维护解决方案实施现状，为标准制定奠定了坚实基础。标准工作组根据调研情况对标

准文本进行了进一步完善，形成了标准草案稿。

2024年1月24日，根据《关于印发2024年第一批团体标准制修订计划的通知》（中

机标字[2024]02号），团体标准《智能服务预测性维护分布式系统架构》已列入2024

年第一批团体标准计划（计划号：CAMS2024001）。

2024年4月22日，标准起草工作组在杭州召开了工作组第二次会议，会议对《智能

服务预测性维护分布式系统架构》标准草案的范围、适用对象与框架进行了讨论，

针对会上所讨论的内容，明确了接下来的工作分工，制定了详细的工作计划，会后经

修改和完善形成了标准征求意见稿。

2024年5月20日，《智能服务预测性维护分布式系统架构》面向中国机械工业标

准化技术协会以及社会进行广泛的征求意见。

2.标准编制依据和主要内容

本标准按照GB/T1.1—2020给出的规则编制。

本标准规定了预测性维护分布式系统架构的系统架构、基本要求、分布式数据获

取与存储、分布式数据分析与挖掘、分布式系统集成与应用、系统管理与数据安全等。

适用于预测性维护分布式协同系统的设计、开发、运行和维护。

主要技术内容如下：

1）规定预测性维护分布式系统架构宜包括分布式数据获取与存储层、分布式数

-2-

据分析与挖掘层、功能云边集成与应用层。通过云端和边缘端相互协作，全方位调度

运算与加密数据传输资源，实现群组化设备的健康管理。

2）规定预测性维护分布式系统架构宜具有分布性、对等性、自治性和并发性的

基本要求。

3）规定分布式数据获取与存储层宜具有如下功能：通过多源传感器、数据采集

系统建立设备群组的监测数据及其数据管理系统之间的通道；通过云端服务器与边缘

端服务器相互应答，完成设备群组多源数据的分片高速存储，并能够根据用户需求，

执行增、删、改、查等操作功能。

4）规定分布式数据分析与挖掘层宜具有如下功能：通过大规模计算资源的调度，

完成设备群组个体的海量数据分析与计算；在边缘端与云端服务器上搭载云边协同的

状态监测、云边协同的故障诊断、云边协同的寿命预测、云边协同的运维决策等云边

协同的预测性维护模型，共同完成设备群组的智能维护。

5）规定分布式系统集成与应用层宜具有如下功能：面向设备群完成预测性维护

的执行功能，并基于云端服务器与边缘端服务器分别部署功能模块集成的系统；为设

备群维护工程师及系统管理工程师提供应用接口，实现用户与模块的交互。

6）规定分布式系统架构宜面向不同用户设置账户及功能权限，并满足设备群用

户的数据安全需求。

3.主要试验（或验证）情况分析

标准牵头单位以及机械工业仪器仪表综合技术经济研究所在数控机床、机器人、

轨道交通等领域开展了试验验证分析，对分布式系统架构以及功能进行了验证，参编

单位覆盖“产学研用”等方面，在预测性维护系统的开发和应用上具有丰富的经验和

较为成