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基于机器学习的电气信号故障预测与健康管理

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摘要摘要：本文旨在研究基于机器学习的电气信号故障预测与健康管理方法。首先，阐述了电气信号特征提取的重要性，并概述了适用于电气信号处理的机器学习算法。随后，详细介绍了基于机器学习的电气信号故障预测方法，包括数据预处理、模型选择与训练、预测结果评估与优化以及故障预警与健康评估等关键步骤。研究结果表明，该方法能够显著提高电气故障预测的准确性和时效性，为电气系统的安全稳定运行提供了有力支持。本文还展望了未来技术的发展趋势，强调了大数据、云计算和深度学习等新技术在电气健康管理中的潜力。

DOI lj1eoe0q5d/8648792

作者王云鹤

机构地区王云鹤411081198603019053

出处《城镇建设》 2024年12期

关键词机器学习电气信号故障预测健康管理数据预处理

分类 [建筑科学][市政工程]

出版日期 2024年09月11日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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