基于深度学习的电气设备故障诊断与预测方法研究
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。
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