摘要：随着工业自动化水平的不断提升，电气工程自动化系统的可靠性和稳定性对生产安全和经济效益具有重要意义。然而，电气设备的复杂性和工作环境的多变性使得故障诊断与预测面临诸多挑战。本文旨在探讨基于深度学习的故障诊断与预测技术在电气工程自动化中的应用。分析了电气工程自动化中故障诊断的重要性及其面临的挑战。介绍了深度学习技术在故障诊断领域的研究进展，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等模型。