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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">EPTSM</journal-id><journal-title-group><journal-title>Electric Power Technology and Safety Management</journal-title></journal-title-group><issn>2997-3473</issn><eissn>2997-3503</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/EPTSM.9137</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>基于深度学习的电气设备故障诊断与预测方法研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/EPTSM/1/5/10.61369/EPTSM.9137</url><author>赵军年,胡雨</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>1</volume><issue>5</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-08-20</published-time></date></history><abstract>随着电气设备在现代工业中的广泛应用，其运行的安全性和可靠性成为关键问题。传统的故障诊断方法受限于数据特征提取能力和诊断精度，难以满足复杂系统下的需求。本文基于深度学习技术，系统性研究了电气设备故障诊断和预测的理论与方法。首先，综述了电气设备故障诊断领域的现状及深度学习技术的最新进展；接着，分析了深度学习在特征提取和数据建模中的优势，探讨了适合电气设备的神经网络模型及改进策略；然后，构建了电气设备故障诊断与预测的整体框架，设计了实验验证深度学习模型的性能；最后，总结了研究发现并展望了未来发展方向。</abstract><keywords>电气设备，深度学习，故障诊断，故障预测，神经网络，数据建模</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 李彦夫，韩特．基于深度学习的工业装备PHM 研究综述［J］．振动．测试与诊断，2022,42(05).[2] 穆伟蒙；宋燕；窦军．基于密度峰值聚类算法的自适应加权过采样算法［J］．智能计算机与应用，2022(06).[3] 向玲；王朋鹤；李京蓄．基于CNN-LSTM 的风电机组异常状态检测［J］．振动与冲击，2021(22).[4] 郑建华；李小敏；刘双印；李迪．融合级联上采样与下采样的改进随机森林不平衡数据分类算法［J］．计算机科学，2021(07).[5] 刘惠；刘振宇；郏维强；张栋豪；谭建荣．深度学习在装备剩余使用寿命预测技术中的研究现状与挑战［J］．计算机集成制造系统，2021(01).[6] 苟永明．第十三届全国测试与故障诊断技术研讨会取得圆满成功［J］．计算机测量与控制，2004,(06):603.DOI:10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2004.06.032.[7] 师文谦．浅谈计算机的故障诊断［J］．计算技术与自动化，1986(03).[8] 颜丙生；刘兆亮；刘自然．小样本下基于元学习的跨机械部件故障诊断［J］．组合机床与自动化加工技术，2022(10).[9] 陈文明．数控机床的电器故障诊断及维修措施［J］．中国设备工程，2017(10).[10] 叶银忠．故障诊断技术的发展趋势及我们的对策［J］．自动化博览，2002(03).</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
