大型冶金成套装备的智能运维与故障预测模型构建

摘要

为解决大型冶金成套装备运维效率低、故障预测精度不足的行业痛点，文章提出基于GRU深度学习结合注意力机制的智能运维与故障预测方案。该方案以高炉、热轧轧钢机等典型大型冶金成套装备为研究对象，构建包含326个特征维度的设备全生命周期状态数据集，设计融合注意力机制的双层GRU网络结构用于故障预测建模，并开发基于云边端协同的智能运维系统，实现装备状态的实时感知、故障精准预测与运维决策优化。实际应用结果表明，该方案使装备故障率降低58.7%，平均维护响应时间缩短69.2%，年度运维成本降低426万元，在提升冶金装备全生命周期管理水平和企业经济效益方面成效显著。