基于深度学习的电气综采设备故障诊断与预测系统研究

为实现电气综采设备的故障智能化监测与预测,本研究提出一种基于深度学习的故障诊断系统。该系统通过收集设备多传感器数据,采用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络对设备运行过程进行建模,实现对故障的准确预测。实验结果表明,该方法可以检测不同类型设备故障,总体预测精度、召回率和F1得分均达到90%以上,验证了该技术在故障智能监测中的有效性。本研究为智能预测技术在工业故障诊断中的应用提供了可行的框架和范例,也为深度学习赋能智能制造提供借鉴。