随着医疗行业蓬勃发展,更多先进的医用仪器投放到临床使用中,为病人治疗发挥了重大作用。为了保证设备平稳安全的运行使用,需要建立一个完善准确的故障预警机制。针对当前医疗设备故障预警研究中预警准确度不高,存在漏报、误报等问题,本文提出了一种基于深度学习的方法进行研究,利用深度学习算法中的LSTM神经网络作为主要预测算法,并结合随机森林算法进行故障原因的具体定位。本文主要研究工作和成果如下:（1）本研究选择医用红外热像仪作为研究对象,首先确定了设备故障相关的特征点,并进行特征数据采集工作。针对采集的原始数据存在噪声数据、各维度数据结构多样化以及大量冗余数据等问题,采取了一系列数据预处理措施,包括降噪、归一化以及改进的粒子群算法,最终提取到了变化特征显著且有利于模型构建的数据集。（2）本文设计了由两个阶段构成的故障预警模型,第一阶段为数据预测阶段,通过读取设备多维特征的前序序列数据,预测出未来序列数据,该阶段主要由LSTM-GA预测子模型实现,设计了LSTM网络结构模型,调整了激活函数,并设计了能够更好评估多维数据预测损失的损失函数。同时设计遗传算法对LSTM的初始学习率、时间步长、训练次数和Dropout四个参数组合进行调优,以达到最佳的预测能力。（3）故障预警模型的第二阶段由改进的随机森林分类模型实现,主要负责故障原因定位工作,该阶段依据前一阶段预测的未来序列数据,构建决策树森林并进行投票,决策出具体的故障原因。本研究设计了利用袋外样本错误率来调整特征选取数的方法,并提出了基于特征贡献度的特征选取策略和基于平衡抽样的样本抽取策略,实现对RF算法的改进,进行更准确的故障原因定位。（4）最后为了验证本文提出的整体预警模型以及两个子模型各自的性能,分别与其他常见的模型进行对比实验,实验结果中本文预警模型的F1分数达到96.2%,表现明显好过其他对比模型,充分验证了该预警模型的良好性能。