基于数字孪生的机械设备运行状态预测方法研究

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【摘 要】数字孪生技术为机械设备运行状态预测提供了新的研究思路和方法。研究通过构建机械设备数字孪生模型，融合实时运行数据与虚拟仿真数据，建立了一套完整的状态预测方法体系。研究采用多源数据融合技术，结合深度学习算法，实现对设备关键部件寿命与性能参数及故障风险的精确预测。实验结果表明，该方法在预测精度上较传统方法提升了15%，预警提前时间延长至72小时，为设备预防性维护决策提供了可靠依据。（剩余5088字）

试读结束

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