人工智能驱动的人机工程设备预测与健康管理系统研究

摘要

随着设备复杂度和自动化水平的提升，如何实现高效、精准的预测与健康管理(PHM)已成为人机工程领域的重要课题。本文探讨了人工智能与数据挖掘技术在人机工程中PHM系统的应用，重点研究了如何通过机器学习和深度学习模型实现设备的故障预测与剩余使用寿命(RUL)预测。同时针对设备运行过程中产生的多源异构数据，提出了一种集成数据采集、预处理、状态评估、故障预测与决策支持的技术框架。通过使用支持向量回归和长短期记忆(LSTM)网络等模型，验证了该方法在设备运行状态监测和寿命预测中的有效性。研究结果为设备智能化管理和预防性维护提供了理论依据和技术支持。

关键词

人机工程 / 人工智能 / 数据挖掘 / 预测与健康管理(PHM)系统 / 剩余使用寿命预测