基于深度学习的工业系统在线状态监测与诊断方法研究

资 源 简 介

基于深度学习的工业系统在线状态监测与诊断方法研究

详 情 说 明

工业系统在线状态监测与诊断是现代智能制造的重要环节，深度学习技术的引入为这一领域带来了革命性的改变。传统的监测方法往往依赖人工经验和固定阈值，难以应对复杂多变的工业场景。而基于深度学习的方法通过自动学习系统运行数据中的特征模式，实现了更精准的状态识别和早期故障预警。

典型的实现架构包含以下几个关键部分：首先通过多源传感器网络采集设备的振动、温度、电流等运行参数；然后将时序数据进行预处理和特征提取；最后构建深度神经网络模型进行状态分类。常用的网络结构包括卷积神经网络(CNN)用于空间特征提取，长短时记忆网络(LSTM)用于时序模式分析，以及两者的混合架构。

这种方法相比传统技术具有三个显著优势：能够自动挖掘数据中的深层特征，无需人工设计特征；具备持续学习能力，随着数据积累不断优化诊断准确率；可以实现端到端的实时监测，满足工业场景的即时响应需求。在实际应用中，该方法已成功用于旋转机械故障诊断、电力设备状态评估等多个工业领域。