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基于深度学习的电气设备状态监测与预测

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摘要摘要：随着电气设备在工业生产和生活中的重要性不断增加，对电气设备状态进行监测与预测成为一项关键任务。基于深度学习的方法具有强大的模式识别和特征学习能力，它能够从大量的电气设备数据中挖掘出有用的信息，并实现准确的状态监测与预测。本文旨在研究基于深度学习的电气设备状态监测与预测的理论基础和关键技术，以及其在故障诊断、剩余寿命预测和整体生命周期预测中的应用。通过深入研究和应用这些技术，期望能提高电气设备的可靠性和安全性，并降低维修成本和生产停机时间。

DOI 6jrgkwxyd5/7556715

作者许召康

机构地区 130133199306150937

出处《中国科技人才》 2023年10期

关键词深度学习电气设备状态监测状态预测

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2023年09月07日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）