数据驱动下的重载铁路设备故障预测模型优化

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一、前言

随着全球重载铁路年运输量突破800亿吨公里，运输强度持续攀升，设备在日均运行超18小时、年负荷超200天的严苛条件下，故障发生率显著提升至 10% 以上。设备失效不仅造成运输效率下降超过 15% ，更直接关联安全事故，年均经济损失预估超5000万美元，并伴随严重社会连锁反应。大量实时运行数据的积累为设备健康管理提供了新的技术支撑。（剩余5621字）

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