پیش بینی خرابی تجهیزات دفاعی با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین(رویکردی نوین برای نگهداشت هوشمند)

پیش بینی خرابی تجهیزات یکی از چالش های کلیدی در صنایع مدرن است که می تواند به بهبود کارایی و کاهش هزینه های نگهداری منجر شود. این تحقیق به بررسی استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای پیش بینی خرابی تجهیزات دفاعی پرداخته و نوآوری هایی در طراحی و پیاده سازی مدل های پیش بینی ارائه می دهد. در ابتدا، داده های تاریخی و حسگری از تجهیزات جمع آوری شده و چندین الگوریتم یادگیری ماشین شامل شبکه های عصبی عمیق و یادگیری ترکیبی به کار گرفته شد. نتایج بررسی ها نشان می دهد که مدل های طراحی شده قادرند با دقت قابل توجهی زمان خرابی بالقوه را پیش بینی کنند. علاوه بر این، تحقیق به توسعه یک سیستم هشدار پیشگیرانه هوشمند پرداخته است که می تواند به طور خودکار وضعیت تجهیزات و احتمال وقوع خرابی ها را شناسایی کند. از دیگر نوآوری های این تحقیق می توان به تحلیل تاثیرات محیطی و عملیاتی بر عملکرد تجهیزات و بهینه سازی استفاده از منابع اشاره کرد. نتایج این تحقیق نشان می دهد که پیاده سازی مدل های پیش بینی و سیستم های هشدار مبتنی بر یادگیری ماشین می تواند به افزایش کارایی، کاهش زمان خاموشی و بهینه سازی برنامه های نگهداری در شرایط واقعی منجر شود. در نهایت، این مطالعه به توسعه روش ها و رویکردهای نوین در زمینه نگهداری پیشگیرانه و مدیریت عملیات کمک کرده و زمینه را برای تحقیقات آینده در این حوزه فراهم می آورد.

کلیدواژه ها:

پیش بینی خرابی ، یادگیری ماشین ، نگهداری پیشگیرانه ، سیستم هشدار ، تجهیزات دفاعی ، بهینه سازی منابع