基于人工智能的电气设备故障诊断与预测技术研究 下载：116 浏览：947

孙祥虎1 孙振阳2 《人工智能研究》 2024年5期

摘要: 电气设备在现代工业中扮演着至关重要的角色，其稳定运行直接关系到生产效率和安全。随着人工智能技术的发展，机器学习和深度学习方法在电气设备故障诊断和预测中显示出巨大潜力。监督学习和无监督学习方法能够从历史数据中学习故障模式，而卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）则在处理复杂数据和时间序列信息方面表现出色。