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摘要：针对贴片机贴装头维护中预警滞后、成本高等问题，文章提出一种基于人工智能的健康预测方法。贴装头作为核心执行单元，其状态直接影响贴装质量和生产效率。传统固定周期维护方式难以及时预警且成本高昂。文章围绕贴装吹气流量、电磁阀应答时间、真空流量等关键参数，构建数据监测与预测系统，涵盖数据采集、预处理、特征提取，并结合深度学习与集成模型进行健康状态预测。（剩余5670字）
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基于人工智能的贴片机贴装头健康预测研究与应用
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