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中文科技期刊数据库（全文版）工程技术
中文科技期刊数据库（全文版）工程技术
基于人工智能的电气工程及其自动化故障诊断技术研究
余新全
贵港江南工业园区管理委员会，广西贵港537000
摘要：通过机器学习与深度学习等AI技术，电气工程中的故障诊断可以实现从数据采集到分析预测的全面自动
化，还能提升系统的智能化水平和故障处理的精确度。本文深入探讨了基于AI的电气故障诊断技术，特别是在
电气自动化系统中的应用，分析了其在诊断精度、响应时间、故障预测等方面的优势。文章还展望了AI技术在
未来电气工程中的应用前景，提出了智能化发展方向，并指出现阶段的挑战与未来发展路径。
关键词：人工智能；电气工程；自动化；故障诊断
中图分类号：TP29
0引言而且过去的电气系统缺乏充足的数据支持，很多故障
或异常现象并未被充分记录，导致AI训练模型的准确
电气工程作为现代社会基础设施的重要组成部分，[1]
性受到了限制。即便是有了大量的历史数据，训练一
其安全性与稳定性直接关系到工业生产与民生保障。
个能够适应不同设备和环境变化的智能模型仍然不简
但是随着电气自动化系统的日益复杂，传统的故障诊
单。而且在电气系统中，很多故障的处理需要极高的
断方法显现出多重局限，尤其在处理多维度、复杂数
实时反应速度，现有的AI算法是不是能满足如此高的
据时，传统方法往往无法实时、准确地反映设备的真
实时性要求，是需要进一步验证和优化的。总的来说，
实状态。近年来，人工智能技术的快速发展为电气工
尽管AI在电气系统中展现出巨大的应用潜力，但在实
程领域提供了突破性的解决方案，尤其在故障诊断方
际部署和推广过程中，还需要克服许多数据、算法及
面，AI技术能够通过对大量历史数据和实时数据的深
技术实施方面的难题。
度学习，实现精准的故障预测和高效的系统维护。
1.3电气工程中的智能化发展趋势
1人工智能在电气工程中的应用
表1人工智能的故障诊断技术在电气工程中的应用优势
1.1人工智能技术概述优势描述
精准故障诊通过机器学习与深度学习技术，基于历史数
人工智能（AI）技术在电气工程中的应用是对传断据与实时数据进行精准预测，提高故障诊断
统技术的简单延伸，也可以说是对电气工程系统的根的准确性
高效响应时实时分析设备状态，快速识别潜在故障，并
本性重构。AI的引入让电气系统除了能完成常规的工间提供及时预警，有效缩短故障处理时间
作任务，还能通过自主学习和适应实现自我优化与智自适应与学系统能够根据新的运行数据持续学习和优
习能力化，适应不同设备的特性和工作环
人力资源管理师持证人
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