作者
杨玉心
文章摘要
随着工业自动化水平的提高，电气设备在现代制造系统中日益关键。实现其运行状态的实时监测与故障预警，已成为保障生产连续性与安全性的核心问题。本文研究深度学习在电气自动化设备故障预测与健康管理（PHM）中的应用，旨在构建高效、准确的状态监测与寿命预测模型。通过分析多源传感器数据，结合LSTM、CNN-LSTM和Transformer等模型提取关键特征，建立故障预测体系，并设计健康指数（HI）与剩余使用寿命（RUL）评估机制，实现设备健康状态的动态评估与预警。实验结果表明，所构建模型在故障识别和状态预测方面具有较高精度与稳定性，显著提升了设备维护效率，降低了运维成本。研究成果为智能工厂建设和设备智能化运维提供了理论支持与实践参考。
文章关键词
电气自动化设备；故障预测；健康管理；深度学习；LSTM；健康指数；剩余使用寿命
参考文献
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