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收到的日期：2024年5月13日修订日期：2024年6月11日接受日期：2024年7月14日摘要：当前的研究旨在分析HVAC系统中基于人工智能的预测维护技术的使用，并特别强调减少设备停机时间。本文所做的工作表明，常规的维护技术（例如反应性和预防性维护）有助于运营成本的上升和意外的系统崩溃。预测性维护是一种基于AI和机器学习的解决方案，可帮助您提前识别故障点，并为系统不间断运行时维护和维护提供最佳时间。本研究还介绍了AI技术的当前发展，例如数据分析模型，传感器和实时监控，这有助于识别早期异常和预测的迹象。借助案例研究和经验事实来解释拟议方法的性能，这些事实表明AI驱动的预测维护对系统的能源消耗，成本和可靠性具有积极影响。结果证明，AI的作用对于HVAC行业的发展及其有效和创新维护的改善至关重要。关键字：预测性维护，HVAC系统，机器学习，能源效率，实时监控，异常检测。
AI驱动的HVAC系统中的预测维护
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