本发明公开了一种复杂电子装备预测维护方法,属于电子装备维护技术领域,包括以下步骤:S1:数据读取及预处理;S2:筛选关键影响因素;S3:装备系统状态分类;S4:决定最优维修策略。本发明采用FP‑Tree方法从历史故障数据中挖掘影响系统状态的故障因素的关联关系,筛选出影响系统状态的关键影响因素,有效简化了分类算法计算规模,提高了计算效率;基于关键影响因素实时状态数据对系统状态分类,引入强化学习方法智能动态决策最优维修策略,为实现装备精细化、智能化持续管理和自主化保障奠定基础。
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