基于人工智能技术的建筑电气智能诊断与故障预测研究

针对传统建筑电气系统智能诊断技术的不足,研究构建了基于深度学习和多源异构数据融合的智能故障诊断与预测系统。系统完整实现了数据采集、预处理、模型训练、推理预测、实时监控与预警通知的全流程。实验结果表明,系统可以准确判断不同故障类型,平均响应时间在30s以内,实现了智能化的实时监测与故障预警。