基于深度学习的机械电气故障诊断技术研究

刘 进
山东华冠智能卡有限公司

摘要


随着工业 4.0的推进，机械电气设备的智能化、自动化水平不断提高，对设备故障诊断技术提出了更高要
求。本研究聚焦于深度学习在机械电气故障诊断领域的应用，旨在探索一种高效、精准的诊断方法，以满足现代工
业生产的需求。研究深入探讨了深度学习技术如何克服传统故障诊断方法的局限，研究发现，相比传统方法，该模
型在诊断精度和效率上均有显著提升。此外，研究还分析了模型在不同工况下的性能表现，验证了其稳定性和泛化
能力。本研究不仅为机械电气设备的故障诊断提供了新的解决方案，也为深度学习技术在工业领域的应用开辟了新
路径。

关键词


深度学习；机械电气；故障诊断；智能制造；工业 4.0

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参考


[1]荣洪国.机械电气设备维修中的故障诊断和解

决 措 施 [J].模 具 制 造，2024，24（05）：243-245.DOI：

10.13596/j.cnki.44-1542/th.2024.05.078.

[2]陈健军.基于深度学习的电机智能故障诊断方

法研究 [D].电子科技大学，2024.DOI：10.27005/d.cnki.

gdzku.2024.000138.

[3]覃翊程，雷越团，何钢华，等.基于故障分类指

数的断路器故障诊断方法研究 [J].电气开关，2023，61

（04）：34-37.

[4]张鑫.数控车床的故障诊断与维护保养研究 [J].造

纸装备及材料，2022，51（04）：54-56.

[5]蔡永斌.工程机械电气控制系统故障研究 [J].信息

化建设，2021，（06）：60.


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