基于人工智能的设备维修策略智能推荐方法及系统

本发明涉及人工智能与设备维护技术领域，公开了基于人工智能的设备维修策略智能推荐方法及系统，其中，基于人工智能的设备维修策略智能推荐方法包括：多视角数据增强与自监督预训练；物理一致性约束的对比学习；物理数据双轨融合的表示学习；元学习驱动的跨设备知识迁移；少样本微调实现个性化维修策略推荐；本发明解决了工业环境中标注数据稀缺、纯数据驱动方法缺乏物理理解、维修策略可解释性不足、物理模型难以处理复杂非线性关系、设备异构性导致泛化能力的问题，实现了高精度、可解释、易迁移的维修策略智能推荐，提升了设备可靠性与维护效率。