基于深度学习的电气设备状态监测与故障预测研究

摘要

基于深度学习的电气设备状态监测与故障预测以数据与模型的双轮驱动为主线，把多源信号转化为可度量的健康表征，并在时序演化中识别潜在退化与失效风险。本文构建面向工程落地的理论与方法框架，从对象建模、数据治理、模型架构、在线推断与闭环迭代等方面展开，提出以标准词典与统一编码为底座的全链路方案，强调少样本与弱标注条件下的自监督与迁移策略，以及边云协同与不确定性控制在现场环境中的关键作用。目标是在安全边界内提升告警准确性与预测时效，使监测系统从被动记录走向主动预防。