基于GRU神经网络的机械设备故障预测

摘要

随着当代工业的快速发展,对机械设备的稳定运行提出了更高的要求,如何使机械设备高效有序运行,是当前各企业面临的挑战。传统的机械故障预测技术在复杂的数据场景下适用性较低,论文提出一种基于GRU神经网络的机械设备故障预测方法,对设备运行过程中产生的时序数据进行收集分析。论文使用CRITIC权重法确定影响故障发生的关键参数,通过GRU神经网络模型对设备历史数据进行预测分析。论文应用该方法,对机械设备运行的时序数据进行预测,结果显示,该方法能够提高机械设备故障预测准确率,降低人工成本,实现有效的机械设备故障预测。