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人工智能深度学习算法在复杂机电系统故障诊断与预测性维护中的优化应用

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摘要复杂机电系统作为现代工业的核心组成部分,其稳定运行对于保障生产连续性和提高经济效益至关重要。故障诊断与预测性维护能够有效预防系统故障,降低维修成本,提升设备可靠性。人工智能深度学习算法凭借其强大的特征学习和数据处理能力,在复杂机电系统故障诊断与预测性维护领域得到广泛应用。通过优化数据质量和算法模型复杂度等策略,深度学习算法在该领域的应用效果得到显著提升,为实现智能运维提供了有力支持。

作者陈恒昌田超军尼玛次仁

机构地区奇瑞汽车股份有限公司远翔(山西)特种设备有限公司林芝新绎旅游开发有限公司米林分公司

出处《中国建筑》 2025年第21期21-23,共3页 Chinese Architecture

关键词复杂机电系统故障诊断预测性维护深度学习算法数据质量优化

分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

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