摘要：工业机电设备的智能化维护管理对提升生产效率具有重要意义，深度学习技术的快速发展为故障预测提供了创新解决方案。通过构建多层卷积神经网络模型，结合工业现场采集的设备振动，温度，电流等多源数据，实现了对机电设备性能退化趋势的动态建模，研究围绕轴承与齿轮等关键部件的故障特征提取，开发了适应性强的预警机制，并将设备寿命预测与维修时机判断等核心技术模块整合成完整的智能运维方案，在大型制造企业的实践应用中，该方法显著提升了故障预测准确性，降低了设备非计划停机时间，为制造业实现预测性维护提供了可靠的技术支撑。

关键词：机电工程；深度学习；故障特征识别；预测性维护；维修优化

引言：

工业机电设备的可靠运行是保障生产连续性的重要基础，传统的定期检修模式存在维修资源浪费与故障预防不足等问题。随着工业互联网技术的发展，设备状态监测数据呈现出多源与异构及高维等特点，为深度学习算法在故障预测领域的应用创造了条件，深度学习模型能够有效捕捉设备性能退化特征，实现故障的早期预警，通过分析某制造企业的实际案例，深入探讨了深度学习技术在机电设备故障预测与维修优化中的应用效果，为工业设备管理提供了新思路。

1 机电工程设备运行特征与故障模式分析

1.1 设备运行环境与监测系统

现代制造车间内分布着数百台不同型号规格的机电设备，运行环境复杂多变，温度常年维持在35 至45 摄氏度区间，湿度波动于 至 之间，针对设备运转状态监测需求，布置了振动传感器与温度传感器及电流传感器等多类型数据采集装置，实现对轴承，齿轮箱，电机等关键部件全方位监控，监测系统采用分布式架构，测点间隔 0.1 秒采样一次，数据经过滤波处理后上传至中央服务器，形成完整的设备状态数字档案。

故障类型与特征提取

工业现场统计显示，机电设备故障主要集中于轴承磨损，齿轮断裂，电机绕组损坏等类型，其中轴承故障占比达到 ，通过对历史数据分析，提取出包括振动频谱，温度变化曲线，电流波动等多维特征参数，建立起完整的故障特征图谱，特征提取过程中，采用小波变换处理振动信号，结合傅里叶分析识别频域特征，实现对设备异常状态的精确刻画[1]。

1.3 数据采集与预处理方案

工业现场数据采集面临着噪声干扰，信号失真，采样不同步等诸多挑战，针对这些问题制定了系统化预处理方案，采用抗干扰型传感器采集原始数据，通过数字滤波器消除工频干扰，采用插值算法修复缺失数据点，预处理后的数据以标准格式存储，便于后续深度学习模型训练使用。

2 基于深度学习的故障预测方法设计

2.1 预测模型架构设计

深度学习模型采用改进型卷积神经网络结构，包含多个功能模块，输入层接收设备运行状态数据，经过多层卷积运算提取深层特征，池化层压缩数据维度提高计算效率 [2]。全连接层综合分析各项特征，输出层给出故障概率预测值，模型结构优化过程中，重点解决了参数冗余、训练收敛速度慢等技术难点，针对工业现场复杂工况，模型引入残差网络结构，增强特征提取能力，同时采用批量归一化技术加速训练过程，显著提升模型性能。

2.2 特征学习与故障识别

模型训练阶段，采用工业现场采集的真实数据集，包含正常运行数据与各类故障样本，通过反向传播算法优化网络参数，使模型逐步掌握故障演变规律，在特征学习过程中，引入注意力机制强化关键特征权重，提升了模型对微弱故障信号识别能力，测试结果证实，该方法能够准确捕捉设备性能退化趋势。针对数据不平衡问题，采用过采样技术增强少数类样本，并引入对比学习方法提高特征表达能力。

2.3 维修决策优化算法

基于深度学习模型预测结果，结合设备寿命周期理论，制定科学合理的维修决策建议。算法考虑了设备重要程度与备件库存及维修人员配置等多个因素，确定最佳维修时机，算法创新性地融入设备群组管理理念，建立设备间关联影响模型，实现多设备协同优化，在维修资源调度方面，采用动态规划方法制定最优维修计划，有效平衡维修成本与设备可靠性要求，测试数据显示，该算法在维修效率与成本控制方面均优于传统方法[3]。

3 系统实施效果评估与分析

该深度学习预测系统选取某大型制造企业作为试点单位进行实施验证，试验场景包含注塑机组与数控机床以及工业机器人等多类型设备，通过采集连续三个月正常运行数据对模型参数进行优化，随后进入实际运行阶段，模型对轴承故障预测准确率达 ，齿轮箱故障预测准确率达 ，电机故障预测准确率达 ，在预警时间提前量方面，轴承故障平均提前 96 小时预警，齿轮箱故障平均提前 72 小时预警，为维修人员预留充足处理时间，在系统使用过程中，积累了丰富实践经验。系统实施前后六个月运行数据对比如下表所示：

结语：

深度学习技术在机电工程故障预测与维修优化中展现出显著优势，实验结果验证了该方法的可行性与有效性。通过对某制造企业的实际应用案例分析体现出基于深度学习的预测模型不仅提高了故障预警准确率，还实现了维修资源的优化配置，在设备管理成本方面，年度维护支出降低 ，设备可用率提升 ，产生了显著的经济效益，未来研究将进一步优化模型适应性，拓展应用场景，推动机电设备维护管理向智能化与精细化方向发展，这些研究成果为制造业实现预测性维护提供了科学依据与实践指导。

参考文献：

[1] 程伦新 ， 王学良 ， 王劭博 . 电机预测性维护系统应用研究 [J]. 机电信息 ，2024，（14）：20-25.

[2] 龙珺琪 . 考虑工况条件的数控机床电主轴性能退化建模与预测方法研究 .2024. 吉林大学 ，PhD dissertation.

[3] 赵长梅 ， 段有艳 ， 韩珂 . 机电一体化设备的故障诊断方法与预测性维护技术应用 [J]. 造纸装备及材料 ，2025，54（02）：13-15.