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摘要

在现代工业生产中，设备的稳定运行至关重要，故障诊断作为保障设备安全、高效运行的关键技术，其准确性和及时性直接影响着生产效率与成本[[doc_refer_1]][[doc_refer_2]]。随着工业设备复杂性的不断增加，传统故障诊断方法已难以满足实际需求。深度学习技术凭借其强大的特征提取和模式识别能力，为故障诊断领域带来了新的机遇。CNN - BiGRU - Attention模型结合了卷积神经网络（CNN）的特征提取能力、双向门控循环单元（BiGRU）对序列数据的处理优势以及注意力机制（Attention）对关键信息的聚焦能力，在故障诊断中展现出显著潜力。

本文将该模型应用于故障诊断任务，首先选取合适的故障诊断数据集，并进行归一化、降噪等预处理操作，以提升数据质量。随后搭建CNN - BiGRU - Attention模型，合理设置各层参数，并采用合适的参数优化算法进行模型训练。实验