聚焦机械电气设备状态监测与预测维护难题,以传感器数据为核心,运用机器学习算法如支持向量机(SVM)与深度神经网络(DNN)搭建分析模型。通过对多类设备传感器数据的采集与处理,实现设备运行状态精准判断,提前预测潜在故障。结果表明,模型预测准确率达95%以上,能有效降低设备停机率。该研究为工业设备维护提供新思路,提升设备可靠性与生产效率。
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