故障诊断和预测技术在一定程度上改善了工业设备定期保养和故障发生后才诊断的不足。考虑到柴油发电机组有着广泛的行业应用,且已使用了较多的传感器,但只通过传感器信号与阈值的关系来判断设备是否出现故障,存在不能有效确定故障原因及无法识别某些故障等局限性。另外传感器信号是时间相关的,蕴含可预测性,采取合适的方法对此类数据进行分析,可以提高故障诊断和预测方法的准确率和效率。鉴于上述原因及深度学习的快速发展,本文基于工程硕士的实际工作背景开展研究。首先在研究故障诊断和预测技术现状的基础上,选取了对时序数据具有良好分类和预测能力的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),并通过对实验选用的柴油发电机组的工作原理和性能的了解,建立该设备的数学模型,然后利用Simscape模块库建立该柴油发电机组主要系统的Simulink仿真模型。接着根据实验设备的常见故障模式,在仿真模型中设置部分典型故障,生成用于深度模型训练和测试的数据集。在数据分析和处理阶段,利用PyTorch机器学习库,设计并验证了门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU),对比于其它一些故障诊断和预测方法,具有准确率高、模型简单等优点。在验证了 GRU对故障诊断和预测具有显著有效性的前提下,进而把这一研究成果应用于实际设备。通过安装支持工业总线和无线通讯的电控模块,远程获取传感器数据和运行参数,进行故障诊断和预测,一定程度降低了设备的故障发生率,提高了设备运行效率和使用寿命。另外此方法是基于数据驱动的诊断和预测方法,具有很好的适用性,可以推广到其他设备或领域。