一种基于GAN-LSTM的定日镜场设备预测性维护方法

本发明公开了一种基于GAN‑LSTM的定日镜场设备预测性维护方法，具体涉及定日镜场设备预测性维护领域，包括以下步骤：通过传感器实时采集设备运行参数，并进行滤波和归一化处理以优化数据质量；接着，利用生成对抗网络生成额外训练数据，增强模型的泛化能力；然后，采用小波包分析从原始数据中提取关键特征，以捕捉设备运行的动态信息；随后，设计并训练长短期记忆网络以学习并预测设备的故障模式；将提取的特征输入到优化后的LSTM网络中，实现精确的故障预测；最后，根据预测结果制定并执行维护计划，同时记录维护结果以持续优化预测模型；整个流程旨在提高设备故障预测的准确性和效率，为设备的预防性维护提供科学依据。