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中文科技期刊数据库（引文版）工程技术
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水利工程机电设备故障诊断与智能运维方法
侯世玉
河北威邦安全评价咨询有限公司，河北石家庄050000
摘要：水利工程机电设备的高效运行对于保障国家水资源管理和防洪抗旱比较重要。然而，传统的设备运维模式
依赖人工巡检和经验判断，存在效率低、准确性差等问题。随着物联网技术、大数据分析和人工智能的快速发展，
智能运维方法为水利工程机电设备的故障诊断和维护提供了新的解决方案。本文探讨了一种基于深度信念网络
（DBN）和余弦相似度算法的智能运维方法，通过实时监控和智能分析设备运行数据，实现故障的早期预警和精
确诊断。
关键词：智能运维；深度信念网络；余弦相似度
中图分类号：TP273+.1
水利工程作为国家基础设施的重要组成部分，在到更高的主动性和准确性，并发挥数据驱动的价值。
防洪抗旱、水资源调控等方面比较重要。然而，传统2基于DBN的机电设备故障辨识与分类
[1]
的机电设备运维模式依赖于人工巡检和经验判断，这
2.1DBN结构及工作原理
不仅耗费大量人力物力，而且难以保证故障诊断的准
深度信念网络（DBN）由一系列限制玻尔兹曼机
确性。面对日益复杂的设备系统和不断增长的管理需
（RBM）组成，这种神经网络结构意味着DBN的训练过
求，如何提高机电设备的运维效率和管理水平成为亟
程实质上是对多个RBM进行训练的过程。每个RBM包
待解决的问题。近年来，随着物联网技术、大数据分
含一个可见层和一个隐层，共同构成了一个两层的神
析及人工智能的发展，为水利工程机电设备的智能化
[2]
经网络模型，如图1所示。可见层承担数据输入的任
运维带来了新的机遇。本研究探讨了一种基于深度学
务，而隐层则致力于特征提取，这两层内部并没有直
习算法的智能运维方法，对机电设备运维和故障诊断
接的连接关系。可见层中的神经元v与隐层中的神经
展开研究。
元h经由权重w实现全连接。在RBM中，训练的核心
1水利设施机电设备概述
目标是通过优化网络参数来最小化能量函数，使得经
水利设施机电组件是水电生产和水资源调控的核过重构的可见层尽可能准确地反映出原始输入数据的
心，其是否高效运作，是实现防洪抗旱目标的重要保真实值，达到最大化的概率匹配效果。
障。随着水资源管理难度的递增，对水利工程管理的
质量与效率也有了新的要求。根据国家关于“智慧水
利”、“绿色持续性”及“智能制造”的战略布局，
强调在水利机电设备的运维中融入先进科技，推动向
数字化、网络化的转型，以期提高管理水平。相比依
图1RBM网络结构
赖人力进行定期巡检的传统做法，其局限在于故障判
图2展示了一个由三个堆叠RBM构成的
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