DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2025.23.009
基金项目：广东理工学院校级项目“数据结构”（SFKC202401）
作 者：徐礼金 ，李卓儒 ，李 馨 ，李荣波（广东理工学院，广东 肇庆 526100）
摘 要：随着工业智能化的发展，机械远程监控系统对提升机械设备管理效率、保障设备稳定运行至关重要。文章基于深度学习，研究了机械远程监控系统原理，阐述了系统架构设计、数据采集与预处理、深度学习模型构建、远程通信以及用户界面设计等关键环节。研究结果表明，该系统能准确识别机械运行状态，对常见故障的诊断准确率达95%、漏报率为5%，可有效预测潜在故障，提升机械设备管理效率。建议在实际应用中，进一步优化深度学习模型，结合物联网技术实现更广泛的设备连接，加强数据安全防护，推动该系统在各领域的大规模应用，助力机械设备安全稳定运行。
关键词：深度学习；机械远程监控；故障诊断；系统设计
引文信息：[1]徐礼金，李卓儒，李馨，等.基于深度学习的机械远程监控系统设计[J].南方农机，2025，56(23)：38-41+45.
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