机器学习在机械设备状态监测与预防性维修中的应用研究

鑫 郭(青海西部水电有限公司，中国)

摘要

随着工业自动化水平不断提升，机械设备在制造业与能源装备领域中的应用规模持续扩大。设备长期运行过程中不可避免地会出现磨损、振动异常以及性能衰退等问题，传统依赖人工巡检与定期检修的维护方式难以及时发现潜在故障，容易造成设备停机或生产效率下降。近年来，机器学习技术在工业数据分析领域逐渐得到广泛应用，通过对设备运行数据进行建模与分析，可以实现设备状态识别与故障预测。围绕机械设备状态监测与预防性维修需求，对机器学习技术在数据采集、特征提取、故障诊断及预测维护等方面的应用进行系统研究。研究表明，基于机器学习的设备状态监测体系能够提高故障识别精度，优化维修决策过程，从而提升设备运行可靠性和生产系统稳定性。

关键词

机器学习；状态监测；预防性维修；故障诊断；设备管理

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/hgyjxjz.v4i2.36251