基于深度学习的智能仪表故障诊断系统研究与实现  

作　　者：田坪 

机构地区：[1]宁波蔚澜环保科技有限公司,浙江宁波315000

出　　处：《技术与市场》2025年第4期46-49,共4页Technology and Market

摘　　要：智能仪表在工业生产中发挥着关键作用,其故障诊断的准确性和及时性影响生产效率和安全性。通过深度学习技术构建故障诊断系统,采用改进的卷积神经网络模型对仪表运行数据进行特征提取和故障识别。试验表明:提出的诊断系统在处理多类故障时准确率达到95.8%,响应时间较传统方法缩短46%。该系统可有效识别仪表显示异常、通信中断、数据偏移等典型故障,具有较强的抗干扰能力和泛化性能,为智能仪表维护提供了可靠的技术支持。

关 键 词：深度学习 智能仪表 故障诊断 卷积神经网络 特征提取 

分 类 号：TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]