基于深度学习的工业自动化控制系统故障诊断方法研究

李 　派
武汉工商学院

摘要

工业自动化控制系统故障诊断的研究目标是提高故障诊断的准确性和效率，减少人为干预，实现实时监测和智能
诊断。传统的故障诊断方法主要包括频谱分析、时域分析、模型识别等，但这些方法在处理复杂非线性系统时存在一定的
局限性。而深度学习具有强大的特征提取和模式识别能力，能够处理大规模、高维度的数据，为工业自动化控制系统故障
诊断提供了新的技术途径。本文探讨了基于深度学习的工业自动化控制系统故障诊断方法，通过对相关技术的研究和应用，
旨在提高故障诊断的准确性和效率，保障工业自动化控制系统的稳定运行。

关键词

深度学习；工业自动化控制系统；故障诊断方法

参考

[1] 高厚传 , 杨磊 , 段冬冬 , 等 . 伺服控制系统的实时监

控与故障检测 [J]. 装备维修技术 ,2024,(04):31-33.

[2] 侯晓音 . 工业自动化中 PLC 实时监测技术与故障诊

断方法的研究 [J]. 造纸装备及材料 ,2023,52(11):121-123.

[3] 梁敏涛 .PLC 自动化控制系统在化工行业生产过程中

的应用 [J]. 广西物理 ,2023,44(01):68-70.