基于深度学习的工业设备故障预测算法

本发明涉及故障预测技术领域，具体公开了基于深度学习的工业设备故障预测算法，所述算法包括以下步骤：通过数据采集模块分别采集工业切割机在每次切割过程中的运行状态数据与环境数据，通过结合不同工业切割机的外观数据与环境数据，可以反映出切割环境对工业切割机功率的影响，之后结合工业切割机在每次切割过程中运行状态数据对工业切割机的功率损耗进行分析，并进一步结合工业切割机每次切割过程中的功率损耗分析结果对工业切割机的运行状态稳定性进行判断，最后结合该数据即可实现对工业切割机的故障进行预测，并且多元化的数据来源可以提高分析结果的准确性，进而提高对工业切割机的故障预测准确度，避免出现误判的情况。