基于深度学习的机械设备故障诊断方法研究

摘要

机械设备在工业生产中处于核心地位，其运行状态直接关系到生产效率、产品质量与安全保障。然而，随着设备复杂度和自动化水平的不断提高，传统基于经验或浅层机器学习的方法在故障诊断中的适用性逐渐受限。近年来，深度学习因其强大的特征自动提取与模式识别能力，被广泛应用于机械设备故障诊断研究与工程实践。研究结果表明，基于深度学习的故障诊断方法能够显著提升诊断的准确性与实时性，但仍面临数据质量、模型解释性与跨领域迁移等挑战。本文旨在为机械设备智能运维提供理论支持与实践参考。