基于机器学习的产品剩余寿命预测：方法、实践与展望.docx

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2025-06-24 发布于上海
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基于机器学习的产品剩余寿命预测：方法、实践与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业生产中，设备的稳定运行对企业的经济效益和生产安全起着决定性作用。设备故障可能导致生产中断，造成巨大的经济损失，甚至引发安全事故。准确预测产品的剩余寿命，能使企业提前规划维护策略，降低设备故障带来的风险。例如，在航空航天领域，发动机等关键部件的剩余寿命预测直接关系到飞行安全；在电力行业，发电机、变压器等设备的剩余寿命预测有助于保障电力供应的稳定性。

传统的设备维护方式主要依赖于定期维护或事后维修。定期维护往往缺乏针对性，容易导致过度维护，增加不必要的成本；而事后维修则可能因设备突发故障而造成严重的生产损