刘承帅

随着工业自动化与智能化发展，电气设备日趋复杂，传统维护方式难以满足需求。为提升设备可靠性、减少停机时间、优化资源配置，开展电气设备状态监测与预测性维护技术研究。综合运用多传感器融合采集设备全方位运行数据，经数据预处理后，借助基于机器学习的故障预测模型和专家系统进行分析预测。该技术可有效监测设备状态、预测潜在故障。这一成果为电气设备维护提供了科学依据，推动了工业设备管理向智能化、高效化方向发展，在保障生产连续性、降低维护成本等方面具有重要意义。

电气设备；状态监测；预测性维护

[1] 周永宁.基于智能传感器的电气设备状态监测与故障诊断研究[J].中国设备工程,2024,(24):147-149. [2] 刘权.电气设备运行状态监测与智能管理系统设计[J].华东科技,2024,(12):110-112. [3] 李兴松,袁林波,石文斌.基于大数据分析的煤矿电气设备状态监测与预测[J].电气技术与经济,2024,(06):313-315.

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