录
一、概述... 3
二、设备预测性维护智能体... 3
三、设备预测性维护智能体应用... 5
4.1提示词... 5
4.2问数过程... 5
4.3问数结果... 5
4.4问数报告... 6
参考文章... 6
通过网盘分享的文件（程序包和应用手册）：iNeuOS_AiInsight·数智灵鉴
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一、概述
以 iNeuOS_IOT 平台为数据底座，采集设备振动传感器的时序数据。当用户以自然语言输入"分析某设备最近运行状态"后，iNeuOS_AiInsight 智能问数平台与DeepSeek V4 Pro大模型协同，自动路由至预测性维护技能包 ineuos-pdm，主要应用流程：
（1）设备关键词匹配、自动发现全部振动通道并查询最近历史数据；
（2）对通道历史数据计算时域特征、FFT 频谱分析、TOP5 频率提取、3σ 异常检测，输出 0-100 分健康指数；
（3）加载时序模型，以原始数据为基础，进行多通道未来趋势预测数据；
（4）对历史数据和预测数据分析结果进行综合评估预警等级（🟢🟡🟠🔴）、四维风险（趋势评分、波动性评分、阈值接近度评分和不确定性评分 ）与剩余使用寿命；
（5）历史分析与预测评估逐通道对比，结合DeepSeek V4 Pro 大模型，生成可视化诊断报告，输出设备健康评估、退化趋势预测和分级维护建议。
核心特点：（1）自然语言交互，无需 SQL 或专业工具；（2）振动通道独立分析和综合评估，支持 1~16 通道并发；（3）时域+频域双维度分析 + 自适应基线健康评估 +时序模型预测四层递进；（4）全链路错误处理及恢复机制，快速完成端到端响应。
创新点：（1）首次将 IoT 数据管道、时序基础模型与问数框架及LLM 智能体三者深度编排为技能包架构，各层职责严格解耦；（2）大模型从根本上杜绝幻觉查询与上下文污染。
**应用领域：**工业给料电机与轧机、石化泵组与压缩机、电力发电机与风电机组、机加制造 CNC 主轴与传送系统、矿山破碎机与通风机等各类旋转机械设备的振动监测与预测性维护。
二、设备预测性维护智能体
目录结构说明， SKILL.md是技能入口，database-schema.md是数据库结构说明，report_template.html是报告模板，analysis-prediction.py为振动数据分析和时序模型预测的脚本，SKILL.md中可以引用database-schema.md、analysis-prediction.py和report_template.html。升级版本可以增加转速、温度、电流、电压等数据。
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| - ineuos-pdm - references - database-schema.md - scripts - analysis-prediction.py - templates - report_template.html - assets - SKILL.md |
如下图：
三、设备预测性维护智能体应用
4.1提示词
示例1：分析酒钢1#高炉给料电机最近的工作状态。
示例2：分析酒钢1#高炉给料电机最近1小时的振动数据。
示例3：预测酒钢1#高炉给料电机最近的工作状态。
示例4：预测酒钢1#高炉给料电机最近的运行状态。
4.2问数过程
选择技能和大模型，时序模型在py脚本文件中加载。用户输入提示后，开始执行振动分析过程：
4.3问数结果
分析过程比较快，如果中间有错误出现，问数框架协同大模型会进行修正。如下图：
4.4问数报告
最终生成report.html报告，下载到本地。如下图：
参考文章
（1）硬件网关：硬件产品边缘智能网关，集成机床、PLC和通用协议。
（2）物联网（IOT）：【全新重构发布】iNeuOS工业互联网操作系统 V5 版本。
（3）视觉分析（Vision）：iNeuOS Vision Detect机器视觉模型应用管理平台。
（4）大模型智库（AiMind）：iNeuOS工业互联网操作系统集成大模型智库（iNeuOS_AiMind·心智灵慧）。
（5）大模型智能问数（AiInsight）: iNeuOS_AiInsight·数智灵鉴，Text2SQL/NL2SQL自然语言大模型智能问数。