姚 杜

电气设备状态监测与故障诊断技术的发展对于确保电力系统的安全稳定运行至关重要。本文探讨了现代电气设备状态监测与故障诊断技术的应用现状及其未来发展趋势，重点分析了几种主流的状态监测方法，如振动分析、红外热成像以及油液分析，并讨论了这些技术在早期故障检测中的有效性。还介绍了基于人工智能和大数据分析的最新故障诊断方法，旨在提升电气设备的维护效率与可靠性。结合多种监测技术与智能算法，能够显著提高故障诊断的准确性与响应速度。这为实现预测性维护提供了强有力的支持，有助于降低维护成本并减少停电时间。

电气设备；状态监测；故障诊断；人工智能；大数据分析

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