机器状态监测与诊断是指通过对机器运行状态的监测和分析，识别机器故障和预测机器寿命，从而实现机器的可靠性维护和管理。在机器状态监测与诊断领域，数据驱动的应用技术已经成为一种重要的方法。数据驱动的应用技术是指通过对机器运行数据的处理和分析，构建机器状态诊断模型，实现对机器状态的监测和诊断。

GB/T 22394.2-2021规定了数据驱动的应用技术要求和方法，包括数据预处理、特征提取、模型构建、模型评估和应用等方面的内容。其中，数据预处理是指对原始数据进行清洗、去噪、采样等处理，以提高数据质量和减少数据量；特征提取是指从预处理后的数据中提取有用的特征，以描述机器状态的特征；模型构建是指根据特征数据构建机器状态诊断模型，以实现对机器状态的监测和诊断；模型评估是指对构建的模型进行评估和优化，以提高模型的准确性和可靠性；应用是指将构建好的模型应用于实际机器状态监测与诊断中，实现对机器状态的实时监测和诊断。

该标准的实施可以为企业提供科学、规范的技术支持，提高机器状态监测与诊断的准确性和效率。同时，该标准还可以促进机器状态监测与诊断领域的技术创新和发展，推动我国机器制造业的转型升级和智能化发展。

相关标准
- GB/T 22394.1-2020 机器状态监测与诊断 数据采集与处理技术 第1部分：通用要求
- GB/T 22394.3-2021 机器状态监测与诊断 数据驱动的故障诊断技术 第3部分：基于机器学习的故障诊断
- GB/T 22394.4-2021 机器状态监测与诊断 数据驱动的寿命预测技术 第4部分：基于机器学习的寿命预测
- GB/T 22394.5-2021 机器状态监测与诊断 数据驱动的维修决策技术 第5部分：基于机器学习的维修决策
- GB/T 22394.6-2021 机器状态监测与诊断 数据驱动的健康评估技术 第6部分：基于机器学习的健康评估