基于随机森林和LightGBM的设备故障检测：算法融合与实践创新

一、引言

1.1研究背景与意义

在工业4.0和智能制造快速发展的大背景下，工业生产的自动化和智能化程度不断提高。设备作为工业生产的核心要素，其运行的稳定性与可靠性对企业的生产效率、产品质量以及经济效益有着决定性影响。一旦设备发生故障，极有可能导致生产线停滞、产品质量下降、维护成本增加，甚至引发安全事故，给企业带来巨大的经济损失和不良的社会影响。例如，在汽车制造企业中，自动化生产线上的关键设备若突发故障，不仅会造成该生产线的停产，还会影响上下游相关工序的正常运作，导致大量半成品积压，生产计划被打乱，企业需投入高额的维修费用