一种基于AI的工业设备全生命周期管理系统

本发明涉及工业设备管理技术领域，具体涉及一种基于AI的工业设备全生命周期管理系统。结合粉尘浓度、环境温度及设备间振动传递矩阵影响，解决传统S‑N计算忽略现场环境劣化的不足；引入高斯分布模型捕捉负载波动的非线性损伤效应，载荷序列修正因子以体现重复载荷与冲击载荷的历史累积，以及环境与振动修正因子，精确计算设备的疲劳损伤；利用劣化后应力与Paris裂纹扩展模型耦合，解决传统疲劳预测寿命耗尽与裂纹扩展脱节的问题；结合检修人员当前位置与高危设备，计算多条可行路径集，根据天气影响以确定缓冲行驶时长，通过构建时窗约束，计算检修人员的最晚出发时间，实现最晚出发与节约等待的平衡，实现设备生命周期的安全管理。