简介：摘要：本文深入研究基于人工智能的电气工程设备状态监测与故障诊断技术，探讨了传感器技术、数据采集与处理、机器学习模型等方面的关键要素。通过引入大数据技术和深度学习，该技术能够实现对电气设备实时状态的监测和异常故障的早期诊断。具体而言，通过异常检测、深度学习和综合诊断方法，实现了对设备工作状态的高效分析。应用案例展示了该技术在工业生产和智能电网中的成功应用，有效提高了设备运行效率和系统可靠性。未来的发展方向包括边缘计算与人工智能的融合、多模态数据综合应用以及自适应学习算法的研究，这些方向将进一步推动该领域的创新与发展。
基于人工智能的电气工程设备状态监测与故障诊断
