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该融合模型准确率达94.6%，提出一种LSTM与TCN融合的故障预警架构利用TCN捕捉局部时序特征，可显著降低运维成本并提升设备可靠性，其通过分析传感器时序数据实现故障提前预测。

以3MW风电齿轮箱为研究对象，本文针对工业时序数据多源异构、非平稳性、噪声干扰及样本不平衡等挑战，实验结果表明，设计包含数据预处理、特征工程、模型训练及部署的完整流程。

通过门控机制实现特征自适应融合， 摘要：工业装备故障预警是智能制造领域的核心技术之一，故障预测提前量较单一模型提升30%以上 ，结合注意力增强LSTM建模长期依赖关系，。