基于人工智能技术的煤矿变电所故障诊断与预测维护研究

本文针对煤矿变电所故障诊断与预测维护问题,探讨了基于长短时记忆网络(LSTM)的深度学习方法。文章首先介绍了人工智能技术在煤矿变电所故障诊断中的应用背景与重要性,随后详细阐述了LSTM在处理时间依赖数据方面的优势。通过对LSTM模型的构建与实验验证,本研究展示了该模型在准确诊断和预测变电所故障方面的有效性。实验结果表明,LSTM模型相较于传统时间序列分析法,在故障诊断的准确率和效率方面有显著提升。本研究为变电所的故障预测与维护提供了新的技术手段,并为深度学习技术在工业应用中的拓展提供了有益的探索。

基于深度学习的工业电气自动化系统故障诊断与智能优化控制

本研究提出了一种基于深度学习的工业电气自动化系统故障诊断和智能优化控制方案。该方案集成了数据采集、故障诊断和智能优化控制模块,故障诊断模型采用自注意力机制和前馈网络来提取时间和空间特征,进而通过全连接层进行故障类型分类。智能优化控制模块根据故障诊断结果实施自适应控制措施,动态调整运行参数,有效提升了系统的鲁棒性与可靠性。