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       機電設備故障預測AI算法模型研究平臺，專注于旋轉(zhuǎn)機構部件的數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷與預測。它利用真實的3D實驗模型和部件拆解顯示功能，能夠?qū)崟r采集電機等關鍵部件的運行數(shù)據(jù)。通過預定義的多個測點，確保設備的穩(wěn)定性和安全性。此外，該平臺還能模擬典型旋轉(zhuǎn)機械的齒輪傳動、齒輪箱、軸承等關鍵部位的故障狀態(tài)，以及旋轉(zhuǎn)機械升降速瞬態(tài)過程及穩(wěn)態(tài)運行工況的振動狀態(tài)，為設備的全生命周期健康管理提供有力支持。