基于深度学习的智能装备状态监测与预测性维护的应用探究

战 禄友, 刘 佳奇, 傅 方圆, 荀 小桐
吉林工程技术师范学院

摘要


深度学习非线性建模能力强，对复杂数据的适应性高。本文分析了深度学习在智能装备状态监测与预测性维护中的应用现状与挑战，并对此展开深入研究。在大数据处理、模式识别和预测精度方面深度学习在预测性维护中的应用，包括建立故障预测模型、维护决策优化等。本文就深度学习技术可能遇到的实际应用中的问题进行探讨，并对今后的研究提出了相应的解决策略和方向。通过理论分析和案例研究，针对深度学习的潜能和局限性在智能装备状态监测和预见性维护方面，提供探究思路、理论借鉴和实践指导，致力于推动智能装备制造领域技术进步。

关键词


深度学习；智能制造；状态监测；预测性维护；设备健康管理

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参考


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