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1机器人学系1 Ambalika技术研究所，勒克瑙摘要：预测维护（PDM）的目标是一种战略策略，是通过采用数据驱动的策略来预测问题来有效地管理资产维护。此过程涉及随着时间的推移收集数据以监视设备的状况，以确定可以帮助预测和预防问题的模式和相关性。在制造业中，机器通常在没有计划的维护时间表的情况下运行，这会导致由于计划外的不良功能而导致意外的停机时间。为了防止计划外的故障，计划的维护需要以预定的间隔检查机械状态并替换有缺陷的零件。但是，此策略提高了维护费用和机器停机时间。对PDM技术的重点可以降低停机时间的成本并提高工业设备的可用性（利用率），随着行业4.0和智能系统的兴起而增加。此外，通过优化组件有用寿命，PDM具有实现生产可持续实践的潜力。已经对有监督的学习方法进行了分析，例如梯度提升分类器，catboost分类器，轻度梯度提升机和极端的梯度提升。
自动破坏系统和驾驶员安全
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