智能制造中的預測性維護：基于深度學習的設備故障預測
引言
在智能制造領域，設備突發故障可能導致巨大的經濟損失。傳統維護方式（如定期檢修或事后維修）往往效率低下且成本高昂。預測性維護（Predictive Maintenance, PdM）通過實時監測設備狀態并預測潛在故障，能夠顯著減少停機時間、優化維護資源。近年來，深度學習技術的突破為預測性維護提供了更精準的解決方案。本文將探討深度學習在預測性維護中的應用，并通過代碼示例展示如何構建一個基于LSTM的設備故障預測模型。
1. 預測性維護的核心價值
預測性維護相比傳統維護方式具有三大優勢：
- 降低維護成本：僅在需要時進行維護，避免過度檢修
- 減少非計劃停機：提前預警故障，保障生產連續性
- 延長設備壽命：通過健康狀態監測優化運行參數
據美國能源部統計，預測性維護可降低維護成本25-30%，減少故障停機時間35-45%。
2. 深度學習在預測性維護中的關鍵技術
2.1 數據采集與特征工程
? 傳感器數據：振動、溫度、電流等時間序列數據
? 運行日志：設備啟停記錄、
