摘要
随着工业生产智能化程度的不断提高，设备故障预测已经成为保障生产安全、提高生产效率的关键技术。
传统的故障预测方法往往依赖于专家经验和复杂的数学模型，难以适应现代工业大数据、高维度、非线性的特点。
而长短期记忆网络（LSTM）作为一种深度学习模型，具有强大的时间序列数据处理能力，为故障预测提供了新的解决思路。
本文首先介绍了LSTM网络的基本原理、结构特点以及其在故障预测领域的优势；然后，对国内外基于LSTM的故障预测算法研究现状进行了综述，重点分析了数据预处理、模型构建、模型优化等关键技术；接着，对不同LSTM故障预测模型的性能进行了比较分析，并探讨了各种模型的优缺点；最后，总结了现有研究的不足，并对未来基于LSTM的故障预测算法研究方向进行了展望。
关键词：故障预测；长短期记忆网络；深度学习；时间序列分析；预测模型
随着工业4.0时代的到来，智能制造已成为全球制造业发展的重要趋势。
设备作为现代工业生产的关键组成部分，其运行状态直接关系到整个生产系统的安全性和稳定性。
然而，由于设备长期处于复杂的运行环境中，不可避免地会发生各种故障，导致生产中断、经济损失甚至安全事故。
因此，对设备进行有效的故障预测，提前发现潜在的故障风险，并及时采取预防措施，对于提高设备可靠性、保障生产安全、降低维护成本具有十分重要的意义。
传统的故障预测方法主要依赖于专家经验和基于物理模型的方法。
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