机电设备电气控制故障的智能检测方法研究

随着工业自动化程度的不断提高,机电设备电气控制系统的可靠性和稳定性对生产效率和安全至关重要。本文针对传统故障检测方法效率低下、准确率不高的问题,提出了一种基于深度学习的智能检测方法。该方法通过数据收集和特征提取,构建了融合RNN网络和多头注意力机制的深度学习模型,实现了故障的实时检测和精确诊断。该方法显著提高了故障检测的效率和准确性,为机电设备的预测性维护提供了有力支持。本研究为工业设备智能化维护开辟了新途径,对提升设备运行可靠性和降低维护成本具有重要意义。