摘 要
随着工业设备复杂性的增加和生产自动化水平的提升，机械系统的可靠性与安全性问题日益受到关注。传统的故障诊断方法在面对非线性、高噪声和多工况变化时存在识别精度低、适应性差等问题，难以满足现代工业对设备状态感知与健康管理的实时性和智能化需求。为此，本文围绕深度学习技术，开展智能机械故障诊断与预测性维护系统的研究，旨在提升故障识别的准确率与早期预警能力。研究构建了一种融合卷积神经网络与长短期记忆网络的混合模型，通过提取振动信号的时空特征，实现对多类故障模式的自动识别与趋势预测。同时，引入注意力机制以增强模型对关键特征的关注能力，并设计基于迁移学习的跨工况泛化策略，提高模型在不同运行条件下的适应性。实验基于多个公开数据集及实际工业案例进行验证，结果表明，所提方法在故障分类准确率和剩余使用寿命预测误差方面均优于现有主流方法。本研究的主要贡献在于提出了一种高效融合时空信息的深度学习架构，并实现了从故障识别到寿命预测的全流程智能化处理，为构建新一代智能运维系统提供了理论支持和技术路径。关键词：深度学习；机械故障诊断；预测性维护；卷积神经网络；注意力机制
目 录
摘 要 I
1 绪论 2
1.1 研究背景与意义 2
1.2 国内外研究现状分析 2
1.3 研究内容与技术路线 3
2 深度学习模型在机械故障诊断中的应用 4
2.1 常用深度学习模型及其适应性分析 4
2.2 机械信号特征提取方法研究 4
2.3 数据预处理与增强策略设计 5
2.4 故障分类模型构建与优化 5
3 基于深度学习的预测性维护系统设计 6
3.1 系统总体架构与功能模块 6
3.2 实时数据采集与处理机制 6
3.3 设备健康状态评估模型 7
3.4 预测性维护决策支持机制 7
4 系统实现与实验验证 8
4.1 实验平台搭建与数据集介绍 8
4.2 模型训练与参数调优过程 8
4.3 故障诊断准确率与响应时间分析 9
4.4 系统稳定性与可扩展性测试 9
5 结论与展望 10
5.1 主要研究成果总结 10
5.2 存在的问题与改进方向 10
5.3 后续研究工作设想 10
5.4 技术推广与应用前景 10
结 论 12
参 考 文 献 13
致 谢 14
