高压电源预测性维护算法的实现
传统高压电源的维护通常依赖定期检修或故障后修复，而预测性维护（Predictive Maintenance）通过算法对设备状态进行实时分析与寿命预测，实现“未故障先干预”的智能维护模式。
预测性维护的核心在于状态监测与健康评估模型。高压电源的关键部件包括功率晶体管、变压器、整流器及电容器，其性能劣化通常表现为温升增大、波形失真或输出波动。通过多参数采集系统实时监测这些指标，算法可构建健康状态向量并进行趋势分析。
常用算法包括主成分分析（PCA）、支持向量机（SVM）和长短期记忆网络（LSTM）。其中LSTM因具备时间序列学习能力，能捕捉设备老化特征与运行模式变化。系统通过学习历史数据自动识别异常模式，提前预测潜在故障点。
在实现层面，预测模型运行在边缘计算单元上，与电源控制器实时交互。算法周期性计算健康指数（HI），并根据设定阈值发出预警。若HI持续下降，则系统自动执行降载运行或提示更换部件。
此外，通过残差分析，系统可区分正常波动与异常漂移，避免误报警。部分算法还结合环境参数（如温度与湿度）修正预测模型，提高准确性。
实验结果表明，预测性维护算法可提前数百小时预测高压电源潜在失效，使设备可用率提升15%以上，并显著减少非计划停机时间。
