實現多步預測相對應的多個因素

　　人工神經網絡方法能進行多因素、多步預測，所以人工神經網絡預測是一種很有前途的方法。利用人工神經網絡預測作為預測模型的狀態參數跟蹤方法，可以實現設備監測技術指標的多步預測。如果某一技術指標和多個因素有關，冶金化工窯還可以建立多個因素和預測指標相對應的神經元網絡結構實現設備狀態預測。

　　美國近來開發了并行工程環境，它綜合了計算機輔助采辦與后勤保障等功能，利用該環境可以使設備在設計階段即預先統籌安排故障測與診斷，延長設備的使用壽命等事項。對設備進行剩余壽命的預測，移動式破碎站通過對設備的運行特征參數進行測，通過設備的當前狀態來判斷其距離大修或報廢的時間。

　　因此，基于狀態測的剩余壽命分析與預測，主要涉及兩個方面的工作：一是對設備的工作狀態進行測；二是進行趨勢分析。對設備進行狀態測，首先必須根據設備特點合理地選擇測點位置，一般選擇易劣化部位和設備的關鍵部件為測點位置。其次，通過對設備劣化速度的分析研究，溢流型磨機確定信號測試的周期。再次，根據測點信號頻率，確定測試的具體參數并選擇傳感器的類型。