基于人工智能技术的设备故障诊断方法设计
陈 严
【摘要】为提升设备故障诊断效果,本文以电力设备为例,设计一种基于人工智能技术的设备故障诊断方法。采用信号采集装置对设备的运行信号进行采集,并对信号数据进行离散化以及滤波处理,提取出信号数据中的故障特征向量,采用 ART 神经网络学习算法构建故障诊断模型。实验分析结果证明,设计方法的设备故障诊断准确率均值在 85% 以上。且本文方法的准确率数值不会随着故障类型的更改出现较大的波动,准确率变化较为稳定。
【关键字】人工智能技术;设备故障诊断;诊断模型;特征向量