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《工程技术论坛》是一本关注工程技术最新研究进展的国际开源中文期刊，刊登的内容主要面向工程管理跟工程技术，反映国内外工程建设领域的高新技术应用模式和工程管理的新理论、新方法，服务于工程建设各阶段的管理工作，提升工程建设管理水平和从业人员素质。
期刊范围:建设经济与管理、城乡建设管理、项目管理、技术创新、施工技术、电力技术、工程技术、预算与造价，房地产经济与管理、建设工程研究施工组织与管理，工程项目招投标与合同管理，工程建设监理等。
本刊是一本由同行评审的高要求、高水准的学术期刊出版物，编者鼓励与本刊相关的、有理论和实践贡献的来稿
文稿严禁抄袭，一律文责自负。
1 金达科技股份有限公司，河北省沧州市，061001；
2 河北省塑料包装材料工程技术创新中心，河北省沧州市，061001；
摘要：机电一体化系统作为工业制造、能源供应、交通运输等领域的核心装备，其运行可靠性直接决定了生产效率与运维成本。传统故障诊断方法过于依赖专家经验，对早期故障识别率不足，难以实现前瞻性预测维护。深度学习技术凭借其自动特征提取、非线性拟合及长时序依赖捕捉能力，为解决上述问题提供了有效路径。本文全面论述了深度学习模型在机电一体化系统故障诊断与预测维护中的应用机制，为机电一体化系统智能化运维提供参考依据。
关键词：深度学习；机电一体化；系统故障诊断；预测维护
参考文献
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