完整的数学模型。然而，该模型在实际使用期间，机械设备不能生产机械产品，只能小规模的生产，从而保证产品的质量，保证机设备的使用安全2。
f龙源期刊网httpwwwqika
comc
二、性能退化机械设备寿命数据驱动方法数据驱动方法可以有效的对一些性能退化机械设备寿命进行预测，收集机械设备中的数据信息，并对这些数据信息进行分析，找出机械设备中的不足，并为其制定有效的解决的对策。（一）统计理论方法统计理论方法主要依据机械设备的系统历史数据参数对其模型故障问题进行全方面分析，将对机械设备中的参数概率空间进行比较，只有这样才能了解机械设备的寿命，了解机械设备性能退化趋势。常见的统计理论方法主要有体贝叶斯网络、支持向量机等方法组成，其中的贝叶斯网络可以有效的将机械设备系统中各个参数不确定关系体现出来，并通过变量的形式其中的因果、关系进行全方面分析，判断机械设备可疑信息，判断机械设备的使用寿命；而支持向量机可以有效的对机械设备的运行状态进行监督管理，只有这样才能避免故障意外事件发生。BoSuk是机械设备故障性能预测中重要组成部分，可以有效的对其寿命寿命进行预测，找出其中的不足，并为其制定有效的解决对策3。（二）人工智能方法人工智能方法的数据驱动技术可以有效的对性能退化机械设备寿命进行预测，并通过神经网络分类、识别的形式判断机械设备的寿命寿命。由于人工神经网络集成方法具有泛化性的特点，导致原有的神经网络集成模型会出现退化的过程中，要想从根本上解决这一问题就需要对是设备通过粒子群的算法对网络神经进行受命预测，只有这样才更好的为机械设备解性能退化的问题4。神经网络主要通过知己异常的形式对机械设备性能退化轨迹进行处理，并根据机械设备的非线性特征建立全系难度机械设备故障类型关系，从而保证机械设备的寿命预测工作可以顺利进行下去5。然而，神经网络系统在实际运行期间需求要大量的数据信息，只有这样才能了解机械设备寿命数据，识别机械设备的解释能力，对神经网络使用范围进行控制，从而保证机械设备寿命的预测工作可以顺利进行下去，保证机械设备的使用安全。三、总结在开展机械设备寿命预测工作时，可以通过物理模型方法、数据驱动方法对机械设备的寿命进行预测，只有这样才能对机械设备的状态监控和物联网技术进行全方面控制，了解机械设备的在运行时参数，从而保证机械设备寿命预测工作可以顺利进行下去。参考文献：1王远航，邓超，胡湘r