现今,随着科学技术的发展,越来越多的企业开始建立起智能化生产线来应对日益激烈的竞争环境,同时,生产线中引入的设备也越来越多,其机械结构也越来越复杂,给维护工作提出了新的要求。传统“定时维护”和“事后维护”的方式已不能满足现代化的生产作业要求,在生产过程中发生故障,不仅极大地影响生产效率,更会对工作人员的人身安全造成威胁。如果能预测到生产线中潜在的故障点,就可以提前制定出合适的维护方案,在降低对生产工作影响的同时,还能有目的对设备进行检修,可以提高设备的有效使用寿命,为企业节省额外的开支。因此,如何有效地实现对生产线故障的预测,从而为设备的维护工作提供相应的依据,是一个亟待解决的问题。针对上述问题,本文结合小型化实验产线平台,在深入探究设备故障发生机理的基础上,对其展开了设备状态预测和生产线故障诊断的研究工作,并给出了相应的算法模型工作流程,对提高生产线故障预测的准确性有一定的实际应用价值。本文具体研究内容如下:1.实验产线设备故障机理分析。首先对主要设备结构进行了介绍,然后根据每类设备的工作用途和工作应力进行了故障机理分析,并建立起了设备故障树分析模型,最后给出了主要设备的核心监测指标类型。2.设备状态预测模型建立。针对长短时记忆神经网络在预测过程中出现的“误差累积”问题,提出了一种Dual-LSTM混合模型的设备状态预测方法,首先给出了数据集的构建方式,然后对预测模型和辅助模型的预测工作流程进行了介绍,最后在实验数据集上验证了所提方法的可行性。3.生产线故障诊断模型建立。首先介绍了支持向量机对线性不可分样本集的处理方法和对多分类的支持方式,然后针对其中需要手动设置的超参数取值问题,采用了粒子群算法进行参数寻优,最后给出了基于PSO-SVM算法的生产线故障诊断步骤,并验证了方法的有效性。4.生产线故障预测分析系统设计。为了能更加直观地监控生产线的运行状态,基于Qt平台开发了生产线故障预测分析系统,主要包括数据管理模块、状态监控模块、状态预测模块、故障诊断模块和维护建议模块,能够更容易地实现对生产线设备状态的监控和故障预警提示,使该系统更具有一定的实用价值。