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《全球文化探索》本刊长期以来注重质量，编排规范，选稿较严格，学术水平较高，深受高校教师及科研院所研究人员青睐。本刊为开源（OpenAccess）期刊，出刊的所有文章均可在全球范围内免费下载，中国主流数据收录。本刊关注工程技术最新研究进展的国际开源中文期刊，刊登的内容主要围绕科学技术、期刊范围：历史研究、考古学报、民族研究、艺术史研究、人类学学报、民俗研究、宗教学研究》、语言学研究、比较文学研究、文化人类学等多个领域的内容，促进行业交流与展示，为推动国内外工程技术和科学技术发展服务。
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摘要：工业设备稳定运行对产业链安全与经济效益至关重要，传统预测性维护存在实时性不足、数据处理能力有限、模型泛化性差等问题，难以适配复杂工业场景。边缘计算可解决工业数据传输延迟与带宽消耗问题，大模型能突破传统算法性能瓶颈。本文提出边缘计算与大模型深度融合的工业设备预测性维护系统架构，涵盖四层全链条设计，阐述多源数据预处理等关键技术。经验证，该系统可提前24小时预警故障，预测准确率≥90%、误报率≤5%，能降低设备非计划停机时间与运维成本，为制造业数字化转型提供支撑。
关键词：边缘计算；大模型；预测性维护；工业物联网；设备健康管理
参考文献
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