简介:摘要:本文深入探讨技术在电气设备故障诊断与预测领域的最新进展,分析其独特优势、面临的挑战以及相应的优化策略,阐述了深度学习在电气设备故障诊断中的三大核心特点:数据驱动特性、强大的泛化能力以及持续学习与自适应机制。这些特点使得深度学习能够应对复杂多变的电气设备故障模式,实现高精度、高效率的故障诊断与预测,当前深度学习在电气设备故障诊断应用中存在的主要问题,包括数据质量与标注难题、模型解释性不足以及计算资源消耗大。针对这些问题,本文提出包括数据增强与预处理、模型改进与解释性增强、计算效率优化在内的全面优化对策,通过综合分析得出深度学习在电气设备故障诊断与预测领域的应用前景与发展方向,为相关领域的研究者与实践者提供了参考。