一种伺服驱动器故障预测方法及伺服驱动器

本申请实施例提供了一种伺服驱动器故障预测方法和伺服驱动器，该方法包括：采集所述伺服驱动器不同运行状态下的运行数据；对所述运行数据进行处理，制作数据集；基于卷积神经网络和长短期记忆网络构建所述伺服驱动器故障预测模型；利用所述数据集对所述故障预测模型进行训练，获取预测模型；利用所述预测模型对所述伺服驱动器进行故障预测，该方法可以有效对伺服驱动器进行故障预测，及时发现潜在故障，避免故障的进一步恶化，确保伺服驱动器的稳定运行，从而显著提升其工作效率。