摘要: 深度学习技术在工业数据分析领域展现巨大潜力，面向发电厂主机设备运行数据，构建基于设备知识引导的深度学习混合模型，创新性地融入故障特征注意力机制和设备运行约束，实现设备状态监测、故障诊断和性能预测。模型通过特征提取网络捕捉汽轮机、锅炉等核心设备振动特征，利用时序预测网络分析运行参数变化趋势。实验结果表明，该方法在设备异常检测准确率达94.3%，较传统机器学习方法提升15.2%。故障预警时间提前率达89.7%，为发电厂设备预测性维护提供技术支持，实现设备状态智能诊断和故障预测。