本文介绍了一种结构效应神经网络，利用机器学习和概率模型预测设备剩余寿命，提升了预测性能和可解释性。研究提出了基于人工智能的智能维护框架，结合深度学习和概率可靠性建模，验证了其在航空发动机故障预测和土木工程健康监测中的有效性。此外，数字孪生技术被应用于石油和天然气行业，以提高决策过程的可靠性和适应性。