深度卷积神经网络赋能数据驱动故障诊断：原理、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业领域，各类设备作为生产活动的核心支撑，其稳定运行对于保障生产效率、控制成本以及确保产品质量起着决定性作用。随着工业4.0和智能制造理念的深入发展，工业设备正朝着大型化、复杂化、智能化的方向加速迈进。例如，在汽车制造行业，自动化生产线集成了大量先进的机械设备与精密的电子控制系统，一条生产线可能包含成百上千个零部件协同工作；在石油化工领域，大型炼化装置的运行涉及高温、高压、高腐蚀性的复杂工况，对设备的可靠性要求极高。

然而，设备在长期运行过程中，不可避免地会受到各种因素的影响，如机械磨损、电气