基于机器学习算法的电气设备故障预测与诊断

本文旨在探索基于机器学习算法的电气设备故障预测与诊断方法,针对电力系统和工业自动化中设备故障对系统稳定性和安全性的重要影响,利用机器学习技术,特别是反卷积特征学习和随机矩阵理论,提前识别潜在故障,实现故障诊断和预测。在试验中,通过反卷积特征学习,成功地检测到设备运行中的异常模式,并利用随机矩阵理论准确诊断出多种故障类型。本文研究结果为电力系统和工业自动化中的故障预测和诊断提供了有力支持,为预防和修复故障提供了更准确、可靠的工具。