人工智能技术在低压电器故障诊断及检测中运用

文章作者：梁洪光、冯鑫 期刊页码：2026年23期190页

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【摘要】低压电器是配电系统的重要构成部分，直接关系用电质量以及用电安全，需有效防范各类故障。传统低压电器故障诊断及检测方法不仅准确度较差，还存在严重滞后性问题，运用人工智能技术成为必然趋势。围绕人工智能技术在低压电器故障诊断及检测中的运用，首先简要介绍了常见的各类故障模式；其次系统梳理了机器学习（SVM、决策树集成）与深度学习（CNN、LSTM、自编码器）两类方法，并从特征提取方式、数据依赖程度与可解释性等维度进行了比较分析；最后具体从电气参量分析、红外热成像、声学振动信号、多源信息融合四个维度，探讨了人工智能技术在低压电器故障诊断及检测中的具体应用，供相关人员参考。
【关键词】低压电器；故障诊断；人工智能；深度学习；卷积神经网络；多源信息融合；预测性维护