舍弗勒（宁夏）公司，宁夏回族自治区银川市，750021；
摘要：面向多机型多工况的生产现场，机电设备的智能维护以数据驱动与机理约束协同为核心，依托感知网络与边缘计算实现状态感知、故障识别与策略生成的一体化机制。研究从数据资源、特征建模、诊断推断与决策优化四个环节构建方法体系，提出将可诊断性、可解释性与可迁移性作为总体目标，通过统一的数据契约与模型接口实现跨场景扩展。在此基础上引入数字孪生完成策略仿真与效果回放，形成从发现问题到验证与执行的闭环通路，为降低停机、保障质量与控制成本提供可复用的理论支撑与技术路径。方法与流程的统一描述有助于不同团队在同一语义下协同，由此减少沟通消耗并提升部署速度。
关键词：机电设备；智能维护；大数据分析；可诊断性；数字孪生
参考文献
[1]顾视江.工业4.0背景下机电一体化设备的故障诊断与智能维护研究[J].张江科技评论,2025,(05):120-122.
[2]郭永华.煤矿开掘机电的智能维护与故障诊断研究[J].当代化工研究,2024,(16):104-106.DOI:10.20087/j.cnki.1672-8114.2024.16.034.
[3]赵宗国.智能维护在现代机电系统中的实现[J].电子元器件与信息技术,2024,8(12):67-69.DOI:10.19772/j.cnki.2096-4455.2024.12.022.
[4]张波,尹明庆.基于大数据分析的煤矿设备智能维护与管理[J].内蒙古煤炭经济,2024,(12):130-132.DOI:10.13487/j.cnki.imce.025356.
