摘要
科技进步推动人工智能与预测性维护结合,对电气工程设备使用具有深远影响。论述人工智能在电气工程设备预测性维护领域的应用环境,发现这一新兴科技有改善设备耐久性、减轻维护资金以及缩短设备闲置时间的独特优势,从而增加总产量。研究利用深度学习、机器学习等人工智能工具,兴建电气设备预测性维护范例。面对电气设备运行过程中的各种困难环境和多样化运行参数,结合大数据和数据解析进行范例训练,实行电气设备的故障预期和健康管理。研究结果显示,模型在故障预测上展现出高精度,大幅度提升了设备的运行稳定性和效率。研究同时探讨了人工智能在电气工程设备预测性维护中的潜力和挑战,指出了未来研究方向,包括深入研究人工智能算法以提升预测精度、结合实时数据进行动态预测等。此研究成果为电气工程设备的预测性维护提供了有效的方法和思路,具有重要的实际意义和应用价值。
