在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)行和維護(hù)至關(guān)重要。傳統(tǒng)的維護(hù)方法包括預(yù)防性維護(hù)和故障后維修，但這些方法往往存在成本高、效率低和設(shè)備停機(jī)時(shí)間長等問題。為了提高設(shè)備的運(yùn)行效率，減少維護(hù)成本和停機(jī)時(shí)間，預(yù)測性維護(hù)（Predictive Maintenance, PdM）成為了一個(gè)備受關(guān)注的研究方向。 預(yù)測性維護(hù)利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，通過對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析，提前預(yù)測設(shè)備可能發(fā)生的故障，從而在故障發(fā)生前進(jìn)行維護(hù)。隨著傳感器技術(shù)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，工業(yè)設(shè)備能夠生成大量的運(yùn)行數(shù)據(jù)，這為預(yù)測性維護(hù)提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然而，如何有效地從這些海量數(shù)據(jù)中提取有用信息，成為實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。 人工智能（Artificial Intelligence, AI）技術(shù)，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning, ML）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning, DL），在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜模式識別方面表現(xiàn)出色。通過構(gòu)建智能算法模型，可以對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測、故障診斷和剩余壽命預(yù)測。本次科研將結(jié)合當(dāng)前技術(shù)前沿以及學(xué)生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，展開1v1科研指導(dǎo)服務(wù)。此外，學(xué)生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。