1、預測性維護算法測試依據哪個檢測標準進行測試？
依據GB/T 43555-2023《智能服務 預測性維護 算法測評方法》。
2、預測性維護算法測試主要檢測哪些項目？
狀態監測-狀態辨別準確率、異常狀態漏報率。
故障診斷-專家系統算法指標、機器學習算法指標。（機器學習算法指標相對用的頻次高一些）。
壽命預測-預測準確率、平均絕對誤差、均方根誤差、可決系數、預測誤差評分指標等。
3、實驗室的數據系統來源于哪兒？
主要是一些測試數據、開放數據或現場數據等。
4、狀態監測和故障診斷的數據數量要求多少？
一般不少于100條數據。
5、故障診斷是否會定位故障的類型？
測試會給出是否存在故障，也會補充故障的定位以及故障的類型。
6、若故障診斷給出的數據是75％，在運用到客戶現場是否不會存在誤差？
用到客戶現場的不一定是75％，因為受到很多因素的直接影響。
7、實驗室數據集一般都是哪些要素的典型數據？
一般溫度、振動、轉速、噪聲等方面的數據較多。
8、預測性維護算法測試周期需要多久？
對于不復雜的算法，可能一周的時間可以測試完成，對于復雜的，也可能1個月完成都有可能。
9、預測性維護算法測試報告有何作用？
驗證算法本身的先進性和可靠性；科研課題項目驗收的需要；市場產品競標的需要等。
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