关键词：机械设备;预测性维护;深度学习;状态检测;故障预测
摘 要：针对工业机械设备缺乏有效维护手段的问题,本文提出了一种大数据驱动的智能预测维护系统框架。该系统通过全面收集和分析设备状态数据,利用深度学习等先进技术,实现对设备健康状态的精确评估以及对故障演化过程的预警预测。这种方法能够有效识别潜在故障风险,提前采取维护措施,减少意外停机。该系统还构建了在线更新与模型维护机制,根据实时数据持续优化个性化预测模型,提高维护精准度。在多个实际工业系统的应用验证中,系统有效减少了设备停机事故,大幅降低了维护成本,提升了设备运行效率和可靠性。本研究为智能维保体系建设提供了新思路和关键技术,适用于各种复杂工业环境。
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