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1550冷轧机作为钢铁企业的重要设备，其工况要求24h不间断运行，对此类设备进行寿命预测研究，实施适时的停机检修和工作任务安排，对钢铁企业具有重大意义。首先建立了基于神经网络的设备剩余寿命预测过程模型；其次分析了神经网络在设备剩余寿命预测领域的应用，分别构建了基于BP神经网络的设备状态识别与剩余寿命预测模型；最后以某钢铁企业1550连轧机齿轮箱的寿命预测为例，验证了该方法的有效性。