大型仪器设备作为高校开展科研教学任务的重要生产资料,是实验室项目课题有序进行的基础条件,对于高校的科研环境评估至关重要。随着当下工业互联网的技术兴起,通过采用新的研究方法将现实世界中的机器,设备和网络通过先进传感器和软件互联,促进信息流处理自动化与设备状态预测能力提升。本文以资产管理系统为基础,利用现有的大型设备在线监测系统采集设备运行数据,结合数据处理算法得到综合健康指数,用于训练最优预测模型实现对设备的使用寿命预测。通过对高校大型设备的使用寿命预测,来更高效管理实验室科研设备开放使用时间设定,检修计划制定,以及后期设备折旧计算等方面提供重要参考依据,从而间接提高设备的使用效率,优化高校实验室仪器设备的管理方式。隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)作为经典的机器学习模型之一,对于时间序列问题的建模有较好的效果表现。本文中设备寿命预测模型的构建采用的基于期望最大化的隐马尔可夫模型,在获取原始数据基础上,利用Relief F算法和PCA分析法进行特征筛选与权重融合得到表征设备运行状态的健康指数,并作为模型数据集来训练HMM预测模型,结合Viterbi算法进行指数概率最优路径计算,得到健康状态拟合曲线,实现对设备的剩余使用寿命值预测,并结合仿真实验对比,验证了模型预测的准确性。预测模型的构建采用理论分析和系统实现相结合的方法,通过实验结果确定最终的预测模型,并将其纳入预测系统部分来进行实现。基于影响设备寿命因素的确定和有效预测模型的构建,本文设计并实现了基于Hadoop、Hive和Sqoop等大数据技术的ETL模型,并在此模型的基础上设计实现了结合Python预测服务和ASP.NET Web页面等技术的高校设备寿命预测系统。系统的设计实现依托于高校固定资产管理系统并充分考虑其资产管理系统的技术实现和运行情况,实现了对原系统的低耦合,保证预测的时变性并支持多特征数据模式的处理,从而为在高校固定资产管理系统上构建资产预测系统提供了可供参考借鉴的样例。