家的安全保障和根基。美国国家航空航天局(NASA)试图通过分析飞行数据和试验报告，积极地管理飞机安全风险，不仅实现检测设备异常，而且将故障的因果关系联系起来。通过对已发生的故障的经验，预测下一次类似事故的发生，并在事故发生前进行预防。预测性维护和预防性维护能通过数据驱动机器学习从而降低工业应用领域的成本。其实际应用为故障预测与健康管理(PHM)，目标在于通过建模获取设备在运行时的健康衰退趋势，获取的信息有助于产品提升效率与质量。生产者便能预测出机台未来的健康状态，即时对其做维护、维修等处理，进一步达到无