第二部分针对设备故障诊断算法研究，对于通用设备技术相对较成熟，集成典型的时频变换、包络解调、阶次分析等手段，对损伤过程全程监控，减少非计划停车，优化检维修计划和备品备件计划，延长设备使用寿命，缩小设备破坏损伤范围。第三类业务设备损伤和寿命预测。通过与监测做联动，利用传感数据反推设备服役的载荷谱，得到设备最真实的工况,同时通过有限元建模充分考虑设备本身的力学结构和性能，进行动设备、静设备力学仿真得到损伤计算和寿命预测结果，同时由于一体化建模研发将核心部件力学状态返回数字孪生模型为业主实时更新呈现可量化的力学分析结果，针对常规的失效形式有成熟的建模和仿真能力。第四类业务设备完整性管理平台，前面介绍的都是些技术性的工作，这部分属于数字化平台的开发和应用，将行业内设备管理规程和标准予以嵌入并进行智能化的辅助决策和数据管控，提升设备管理业务的标准化、智能化程度。第五类人工智能算法,通过机理模型和深度学习模型双轮驱动，不断优化迭代人工智能算法,用于设备监测、故障诊断、寿命预测、智能决策的全流程，实现人工智能算法的深层次应用。