设备健康指数HI与剩余寿命RUL估算器｜工业AI分析工具
这个工具解决什么问题
过拟合的典型症状是训练集完美、验证集平庸。这工具会同时给出两边指标。
> 多传感器合成一个健康指数，再外推出「还能撑多少天」，把预测性维护从口号变成排期依据。
输入数据格式
数据文件 equipment_health_log.csv，列顺序为：日期、振动RMS、温度、电流、压差。
示例首行：2026-04-04,1.88,55.59,12.041,8.28
示例输出（真实运行结果节选）
设备健康指数 HI 与剩余寿命 RUL 报告 数据区间 2026-04-04 ~ 2026-09-30（共 180 天），失效阈值 HI = 0.40 ====================================================================== 一、当前健康状态 ---------------------------------------------------------------------- 当前健康指数 HI = 0.437（状态：预警） 近 60 天退化速率 = -0.00460 / 天（拟合优度 R² = 0.984） 按线性外推，HI 将于 2026-10-08 跌至 0.40 —— 剩余可用约 8 天（0.3 个月）。 二、各传感器健康分（越大越健康） ---------------------------------------------------------------------- 传感器 当前健康分 近60天变化率 权重 温度 0.388 -0.00498 25% 电流 0.401 -0.00480 20% 振动RMS 0.432 -0.00470 35% 压差 0.544 -0.00377 20% 最弱环节：温度（健康分 0.388）——按木桶原理，整机健康度由它决定。 三、HI 轨迹抽样（每 30 天） ---------------------------------------------------------------------- 2026-04-04 HI 0.985 ███████████████████ 2026-05-04 HI 0.998 ███████████████████ 2026-06-03 HI 0.995 ███████████████████ 2026-07-03 HI 0.874 █████████████████ 2026-08-02 HI 0.727 ██████████████ 2026-09-01 HI 0.577 ███████████ 2026-09-30 HI 0.437 ████████ 四、结论与维护建议 ----------------------------------------
适用场景
· 设备工程师、维修计划、备件与PM窗口安排 · RUL 是线性外推，遇突变式劣化要以绝对值为准立即处理，不能等 RUL 到期
怎么用
python health_rul_estimator.py
首次运行会自动生成示例数据并输出一份完整报告； 把示例 CSV 换成你自己的数据（保持列名一致）后重新运行即可。
输入数据
equipment_health_log.csv：日期 / 振动RMS / 温度 / 电流 / 压差（脚本自带 180 天示例）
输出内容
· 当前健康指数 HI 与状态分级（良好/关注/预警/危险） · 近 60 天退化速率、拟合优度与预计触及失效阈值的日期、剩余天数 · 各传感器健康分排行（最弱环节）与 HI 轨迹抽样图
依赖
无。仅使用 Python 标准库（csv / math / os / datetime 等）， 不需要 pip 安装任何包，Windows / Linux / macOS 均可运行。
实用提示
· 报告里的判读阈值都写在脚本顶部常量区，可按自己厂内标准调整。 · 建议按周/按月滚动运行，看趋势比看单次结果更有意义。 · 换数据时保持 CSV 列名不变，脚本无需改动即可复用。
可调参数与计算口径
脚本顶部集中了主要阈值与常量：CSV_NAME="equipment_health_log.csv"、REPORT_NAME="health_rul_report.txt"、START_DATE=date(2026, 4, 4)、SENSORS=[。改完直接重跑即可，不必改动计算逻辑。
会生成哪些文件
运行后除控制台输出外，还会生成：equipment_health_log.csv、health_rul_report.txt。
工具中出现的字段与提示
- 振动RMS
- 设备健康指数 HI 与剩余寿命 RUL 报告
- 数据区间 %s ~ %s（共 %d 天），失效阈值 HI = %.2f
- 一、当前健康状态
- 当前健康指数 HI = %.3f（状态：%s）
- 近 60 天退化速率 = %+.5f / 天（拟合优度 R² = %.3f）
- 剩余寿命 RUL：未检出退化趋势，按当前状态无到期风险。
- 二、各传感器健康分（越大越健康）
- 当前健康分
- 近60天变化率
- 最弱环节：%s（健康分 %.3f）——按木桶原理，整机健康度由它决定。
- 三、HI 轨迹抽样（每 30 天）
- 四、结论与维护建议
- 2. 优先处理 %s（掉得最快），安排备件、润滑或更换。
- 3. 检修前加密监测到每天一次，并设置 HI < %.2f 的即时停机线。
- 2. 重点跟踪 %s，它是当前最弱环节。
- 1. 近 60 天未检出退化，维持现有监测频次即可。
- 4. 说明：RUL 为线性外推估计，仅作计划参考；出现突变式劣化（如轴承剥落）应以振动/
其余字段以界面与示例报告为准。
下载与文件清单
压缩包内包含：主程序脚本、示例数据文件、示例输出报告、中文说明文档，以及同主题 AI 提示词一套。解压后按说明运行即可，示例数据可直接试跑。
主程序文件：health_rul_estimator.py。
下载 设备健康指数HI与剩余寿命RUL估算器 工具包（zip）
本站工具免费下载，无需注册。工具为 Python 脚本，Python 3.8 及以上环境可直接运行，核心功能尽量不依赖第三方库。
常见问题
输入数据要准备成什么样？
按 示例首行中的列顺序准备即可，共 5 列：日期、振动RMS、温度、电流、压差。列为空或格式不符时结果会失真，建议先用示例数据试跑一遍。
阈值可以改成我们自己的标准吗？
可以，脚本顶部已把主要阈值与常量集中声明，按自己产线的标准修改后重跑即可，不需要改计算逻辑。
附赠的提示词怎么用？
把提示词与自己的数据一起交给大模型，可以让它按同一套口径帮你改写分析流程或扩展报告字段。
示例数据能直接跑吗？
可以。示例数据与主程序在同一压缩包内，解压后直接运行即可看到完整输出，确认无误再替换成自己的台账。
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本工具归在 工业AI与智能分析工具包，全部工具见 工具资源包下载页。
