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本发明公开了一种基于深度学习的料场设备故障预测方法、系统及存储介质,涉及料场设备故障预测技术领域,包括:对采集到的PLC时序数据及报警信息进行故障树分析,将故障树分析得到的故障以及对应的故障特征存储于数据库,形成专家知识库;构建基于LSTM的故障预测模型,并对存储于数据库中的故障特征作为训练集进行故障预测模型训练,得到训练好的故障预测模型;将采集到的实时PLC时序数据输入至训练好的故障预测模型中,得到预测出的故障时间序列;根据专家知识库存储的故障特征和故障之间的对应关系以及预测出的故障时间序列,推理得出故障预测结果。本发明可以实现设备故障预测预警,能够大大减少因为突发故障导致的设备停机停产。