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在工业领域，及时检测机器故障对于保持生产效率和减少停机时间至关重要。本文提出了一种基于量子计算与统计变点检测的故障识别算法。该研究团队通过量子投影特征映射技术，有效提升了机器监测系统中异常检测的精确度。研究人员在标准多维时间序列数据集及真实工业场景下的物联网传感器数据集上进行了实证验证，确保了研究的实用价值。该算法在IBM公司133量子位的Heron处理器上成功运行，证实了量子计算融入工业维护流程的可行性。实验结果表明，这种量子故障检测系统能准确识别含噪时序数据中的异常，其卓越性能得到充分展现。该工作不仅揭示了量子计算在工业诊断中的应用潜力，更为预测性维护领域开发更先进的量子算法开辟了新路径。