实现多步预测相对应的多个因素
人工神经网络方法能进行多因素、多步预测，所以人工神经网络预测是一种很有前途的方法。利用人工神经网络预测作为预测模型的状态参数跟踪方法，可以实现设备监测技术指标的多步预测。如果某一技术指标和多个因素有关，冶金化工窑还可以建立多个因素和预测指标相对应的神经元网络结构实现设备状态预测。
美国近来开发了并行工程环境，它综合了计算机辅助采办与后勤保障等功能，利用该环境可以使设备在设计阶段即预先统筹安排故障测与诊断，延长设备的使用寿命等事项。对设备进行剩余寿命的预测，移动式破碎站通过对设备的运行特征参数进行测，通过设备的当前状态来判断其距离大修或报废的时间。
因此，基于状态测的剩余寿命分析与预测，主要涉及两个方面的工作：一是对设备的工作状态进行测；二是进行趋势分析。对设备进行状态测，首先必须根据设备特点合理地选择测点位置，一般选择易劣化部位和设备的关键部件为测点位置。其次，通过对设备劣化速度的分析研究，溢流型磨机确定信号测试的周期。再次，根据测点信号频率，确定测试的具体参数并选择传感器的类型。