电气设备维护与健康状态预测

设备的健康预测作为一种新的设备维护方式,成为研究热点。设备健康预测结果可以作为设备维护决策的有效依据,降低设备维护成本,提高设备利用率,提高产量。本文采用神经网络技术,建立基于RBF网络的设备健康状态预测模型。实验结果证明,本文提出的方法能够有效可靠地进行设备健康状态的预测,避免由于可能的突发故障造成的人员伤亡和企业经济损失。