国家标准计划《机器状态监测与诊断 数据判读与诊断技术 第2部分：数据驱动的应用》由 TC53（全国机械振动、冲击与状态监测标准化技术委员会）归口 ，主管部门为国家标准化管理委员会。

主要起草单位 华北电力大学 、西安热工研究院有限公司 。

本标准等同采用ISO国际标准：ISO 13379-2:2015。

采标中文名称:机器状态监测与诊断 数据判读与诊断技术 第2部分：数据驱动的应用。

关键设备的状态监测与故障诊断，关系到生产的安全性。

设备的状态监测与故障诊断技术研究和应用一直是学术界和工业界关注的重点。

在大数据技术发展的大背景下，数据驱动的应用为关键机器设备状态监测与故障诊断的发展提供了重要手段。

鉴于其重要性，国际标准化组织（ISO）已于2015年发布了相关国际标准。

为此，有必要尽快对该国际标准进行消化吸收，在此基础上制定出相应的国家标准，将当今该领域的先进理论成果在国内进行更有效的推广和应用。

该标准的制定和实施对我国相关领域的技术进步有十分积极的推动作用。

本标准“数据驱动的应用”部分是“机器状态监测与诊断 数据判读与诊断技术” 系列标准GB/T 22394的第2部分。

该系列标准是等同釆用原国际标准ISO 13379的系列标准制定，第1部分已与2015年等同转化为国家标准。

等同采用国际标准制定的国家标准对规范我国机器状态监测与诊断之数据判读与诊断技术将发挥重要的技术支撑作用。

本部分给出了实施数据驱动监测与诊断方法的过程，适用于从事分析工作的专业人员，特别适合于在监测中心从事分析的专业人员。 虽然一些步骤已经内嵌在了现有的工具中，仍然有必要知道最适宜使用的下列步骤： — 资产的选择，严重故障以及可用的过程参数； — 数据清洗和重新采样； — 开发模型； — 模型赋初值和调整； — 模型性能评估； — 诊断过程。 使用这些步骤不需要统计学方法的全部知识，但需要首先建立训练模型并将模型应用于监测和诊断过程的能力。 对数据驱动监测模型的训练，在呈现异常行为的机器上开展。那时候，故障探测的原理是将观察数据与估计数据进行对比。参数的观察数据与期望值之间的不同（称为残差）揭示出存在异常。该异常或者与设备有关，或者与仪器有关。 对数据驱动诊断模型的训练，在呈现异常行为和故障的机器上开展。方法的原理不是去探测参数的偏差，而是通过将观察到的状况与训练阶段学到的故障进行比较从而识别故障。通常应用的技术是模式识别以及模式分类。 数据可以取自分布式控制系统（DCS）的历史数据，或者取自特定的检测系统。