智能制造中的预测性维护：基于深度学习的设备故障预测
引言
在智能制造领域，设备突发故障可能导致巨大的经济损失。传统维护方式（如定期检修或事后维修）往往效率低下且成本高昂。预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）通过实时监测设备状态并预测潜在故障，能够显著减少停机时间、优化维护资源。近年来，深度学习技术的突破为预测性维护提供了更精准的解决方案。本文将探讨深度学习在预测性维护中的应用，并通过代码示例展示如何构建一个基于LSTM的设备故障预测模型。
1. 预测性维护的核心价值
预测性维护相比传统维护方式具有三大优势：
- 降低维护成本：仅在需要时进行维护，避免过度检修
- 减少非计划停机：提前预警故障，保障生产连续性
- 延长设备寿命：通过健康状态监测优化运行参数
据美国能源部统计，预测性维护可降低维护成本25-30%，减少故障停机时间35-45%。
2. 深度学习在预测性维护中的关键技术
2.1 数据采集与特征工程
• 传感器数据：振动、温度、电流等时间序列数据
• 运行日志：设备启停记录、
