摘要
本研究致力于开发一种基于深度学习的电气设备远程监测与运行检修系统,以提高电气设备状态监测的准确性和实时性。首先,通过在电气设备周围布置无线传感器网络,采集多维度的电气设备状态数据。然后,运用小波去噪算法对采集到的数据进行处理,提高信号的精准性。接着,构建了以长短时记忆网络(LSTM)为核心的深度学习模型,实现对电气设备状态的时序性建模。在模型训练阶段,通过反向传播算法不断调优模型参数,以适应电气设备状态的复杂时空特征。通过对训练集和验证集的充分学习和调整,建立了具有高泛化性能的深度学习模型。最后,利用该模型进行电气设备状态的实时预测,实现异常检测与报警、运行检修策略制定等功能。实验结果表明,所提出的电气设备远程监测与运行检修系统在提高设备监测精度和实时性方面取得了显著成效。
出处
《电气技术与经济》
2024年第6期53-55,共3页
Electrical Equipment and Economy
