一种基于深度学习的数控机床故障预测与诊断系统及方法

本发明涉及数控机床故障预测与诊断技术领域，具体为一种基于深度学习的数控机床故障预测与诊断系统及方法，包括：获取数控机床的第一目标数据，对第一目标数据进行处理分析，构建标准衰减模型；利用收敛性分析方法对标准衰减模型进行优化，提高标准衰减模型输出的精确性；通过标准衰减模型计算数控模块的实时标准衰减量，并输入至故障预测模型中，输出数控模块的安全状态和维护建议。本发明通过实时对数控机床进行数据监控和故障预测，提前发现潜在的故障隐患，并在故障发生之前提出维护建议，避免因突发故障导致的长时间停机，从而提高生产效率。