文化装备作为我国文旅产业的重要支撑,常常被用于偏远地区的文化下乡工作,但由于这些地区特殊的路况和环境条件,给文化装备的健康维护带来了很大的困难。一个传统的解决办法是利用监测系统对文化装备运行和运输过程中的各项监测数据进行采集,再由诊断人员进行人工分析,最后对文化装备的健康状态进行评估。但在实际的工作中,监测系统采集的数据量极大且密度较低,人工分析非常的低效和不稳定。因此,如何在文化装备领域从监测数据中分析提取出有效信息,然后准确的判断装备的健康状态,这成为了文化装备运输和使用过程中非常重要的问题。本文在充分调研了文化装备的运输条件和实际工作环境后,提出了基于深度学习的文化装备健康状态评估算法,并在此基础上研发了一套文化装备健康监测系统。本文的主要工作包括:（1）提出了一种基于多模型的文化装备健康评估算法。该算法由多个经典的深度网络模型构成,能够考虑到装备在偏远地区的工作环境、气候条件和运输路况,对文化装备的健康状态做出准确的评估。首先该算法引入卷积神经网络对文化装备上多维传感器上传的监测数据进行分析,提取出多维监测指标的局部特征,从而避免了传统机器学习方法无法在多维监测指标中挖掘其相关性的问题。其次引入了长短期记忆网络,在时间维度上对传感器监测数据的输入向量进行分析,提取出各监测指标随时间变化的长短期隐藏特征。然后通过特征对文化装备健康状态进行深度分析并计算分类结果,从而得出文化装备的健康状态等级。最后在准确率、时间和同类算法等多个对比实验中验证了本文提出的健康评估算法的有效性。（2）设计并实现了一个基于大数据技术和分布式技术的文化装备健康监测系统。本文从文化装备监测系统的工作场景和实际环境出发,分析了文化装备健康监测系统的需求,对文化装备健康监测系统的整体架构和分模块架构进行了详细的设计。系统包含了收集传感器监测数据的消息接收器、对传感器上传的原始监测数据进行清洗、多种类数据存储和在线可视化与异常告警,以及文化装备健康评估等功能模块。（3）测试并验证了文化装备健康监测系统的实用性与可用性。在设备现场对文化装备健康监测系统进行了大量的功能测试,测试结果表明本系统设计和实现符合文化装备健康监测系统的需求。针对部分性能要求较高的模块进行了完整的性能测试,测试验证了本系统的高可用性,有一定的并发处理能力。