一种基于深度学习的密闭鼓风炉故障预测方法及相关装置

本发明公开了一种基于深度学习的密闭鼓风炉故障预测方法及相关装置，其方法包括：基于所述密闭鼓风炉上八个监测点对应的传感器分别对每个位置对应的数据进行采集处理，形成八组监测数据，其中每一个监测点上的监测传感器形成一组监测数据；数据汇聚节点将所述八组监测数据上传至远端服务器，并在所述远端服务器上对所述八组监测数据进行数据矩阵构建处理，形成数据矩阵信息；将所述数据矩阵信息输入收敛的深度学习模型中进行密闭鼓风炉的故障预测处理，获得密闭鼓风炉的故障预测结果。在本发明实施例中，实现更精确的预测密闭鼓风炉的故障，从而可以及时的清理密闭鼓风炉的故障，从而提升生产效率。