机械装备故障诊断与预测性维护技术研究

Journal: Engineering and Management Science DOI: 10.32629/ems.v8i6.20582

雷超

陕西建设机械股份有限公司

Abstract

机械装备作为工业生产的核心支柱，其运行的稳定状况会对生产效率以及运营成本产生直接的影响。故障诊断和预测性维护技术能够达成装备异常状况的早期察觉、故障位置的确定以及剩余使用寿命的预估，属于保障装备可靠运作的关键方式。本文对故障诊断与预测性维护的核心技术种类进行了梳理，剖析了各类技术的工作原理以及应用特性，探究了当前技术应用过程中存在的问题，并且给出了具有针对性的优化方向。研究显示，将多源数据相融合的智能诊断技术以及全生命周期维护策略能够切实地提高装备维护的效率，减少因故障停机所造成的损失，从而为机械装备的维护管理给予理论和实践方面的参考。

Keywords

机械装备；故障诊断；预测性维护；智能监测

References

[1] 拜颖乾.深度学习驱动的机械装备故障诊断方法[N].安徽科技报,2026-03-11(014).
[2] 苏齐.基于机器学习的机械装备故障诊断与控制策略[J].造纸装备及材料,2024,53(11):100-102.
[3] 陈曦.基于深度学习的机械装备故障诊断技术及维修方法研究[J].今日制造与升级,2024,(10):20-22.
[4] 邓贤苏.基于宽度学习的机械装备故障诊断方法及应用[D].广东工业大学,2024.
[5] 杜浩然.数据驱动的机械装备智能故障诊断方法研究[D].吉林大学,2024. 钢渣集料在道路面层中的应用及环保性能检测 郝润姝 内蒙古城市规划市政设计研究院有限公司 内蒙古自治区呼和浩特市 010000

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