简介:摘要:对于工业生产而言,机电设备故障诊断技术意义非凡,其可切实提升设备运行的可靠性,有效延长设备使用寿命,大幅降低维护成本。此文对当下机电设备故障诊断的主要技术方法予以综述,涵盖基于信号处理的传统方式、数据驱动的机器学习技术以及多传感器融合策略等。经由对不同技术的优势及应用展开分析,对智能化故障诊断于设备管理中的实际成效与发展趋向进行了探讨。研究显示,故障诊断技术不但能够达成设备的早期预警与精准维修,还可对资源配置予以优化,助推设备维护向智能化转型。伴随物联网与大数据技术的发展,未来的故障诊断技术会进一步增强精准度与实时性,为工业设备的高效运维给予有力支撑。
简介:摘要:随着电力系统规模的扩大和复杂度的增加,电力系统故障的诊断和预测成为了保障电力系统安全稳定运行的重要任务。本文提出了一种基于深度学习的电力系统故障诊断与预测方法,通过分析电力系统中的数据,利用深度学习算法实现对故障的准确诊断和预测。通过实验证明,该方法能够有效提高电力系统故障的诊断和预测准确性,为电力系统的运维和维护提供了有力的支持。