该系统创新性地结合了长短期记忆网络（LSTM）自编码器与支持向量机（SVM）的优势，构建了一套高效的无标签故障检测框架。LSTM自编码器通过其特有的时序建模能力，能够从海量无标签数据中自动提取设备运行状态的深层特征，并利用重构误差捕捉微小异常；而SVM则通过核函数将低维不可分特征映射到高维空间，实现对复杂故障模式的精准分类。该技术不仅克服了传统方法对标签数据的依赖，还通过端到端的训练优化，显著提升了故障检测的实时性与泛化能力，尤其适用于多工况、强噪声的工业环境。 研发意义 该成果为工业设备智能运维提供了颠覆性的技术解决方案，其无需标签的特性大幅降低了数据采集与标注成本，使得在缺乏历史故障数据的场景中也能实现高效监测。系统的高灵敏度与实时性可提前预警潜在故障，避免非计划停机带来的经济损失，同时延长设备使用寿命。此外，该技术的通用性可拓展至智能制造、能源电力、轨道交通等多个领域，为工业4.0时代的预测性维护体系构建提供了核心技术支撑，具有重要的社会经济价值。