摘要
本发明公开了一种基于CNN的泵站故障预测方法，具体涉及工业设备故障预测领域，其故障预测方法步骤如下：S1：在泵站内部署传感器，实时获取泵站的运行状态数据并去除数据中的噪声和异常值，将数据进行归一化处理；S2：使用多层卷积网络提取与泵站故障相关的特征，每个时间序列单独进行卷积操作；S3：使用双向GRU网络处理时间序列数据并引入Attention机制，使模型能够自动学习不同时间步长和特征；S4：使用历史数据对模型进行训练，通过调整模型的参数和结构，优化模型的性能；本发明通过先进的深度学习算法和多源数据融合，实现了泵站故障的高效预测和预警，显著提高了设备的运行效率和安全性，具有重要的应用价值和推广前景。
