上海振华重工（集团）股份有限公司是世界港机设备最主要的供应商。在市场日益饱和、新机订单趋于下降的形势下，增值性的售后服务成为保证企业持续健康发展的关键。港口集装箱起重机突然性的未预见的故障会对港口造成不可预估的损失。传统的事后维修或计划维修已经无法满足港口需要，港口迫切需要在起重机发生故障之前，根据起重机当前的状态预测到未来可能的故障并在故障发生之前安排维护作业。本项目构建了港口集装箱起重机轴承的故障诊断和剩余寿命预测平台，辅助港机的维护。

本项目目标为，通过使用迁移学习等机器学习方法，在振华港口集装箱起重机轴承运行过程中振动信号的相关数据的基础上，分别构建轴承故障诊断与剩余寿命预测算法，实现准确性较好的设备滚动轴承故障诊断与剩余寿命预测，并集合故障诊断、剩余寿命预测、以及其他维护相关功能，开发出具有一定的稳定性和易操作性的平台，完成界面化的港口集装箱起重机轴承的健康维护系统，为振华港机的维护提供支持。

本项目从故障诊断与剩余寿命预测两个方面，对振华港口集装箱起重机轴承的健康维护进行研究，并分别将迁移学习与其他机器学习方法结合，搭建出港口集装箱起重机轴承故障诊断和剩余寿命预测的算法。并最终开发出了一个港口集装箱起重机健康维护系统平台。该平台界面简洁、操作方便、功能丰富，且故障诊断和剩余寿命预测能力均良好，可以辅助振华的港口集装箱起重机健康维护。