简介:摘要:在现代工业生产中,电气系统的稳定运行是确保生产效率和产品质量的关键。电气设备在长期运行过程中难免会遇到各种故障,这些故障如果不能及时诊断和处理,将会导致生产中断,甚至引发安全事故。传统的故障诊断方法依赖于人工经验和固定的规则,这在面对日益复杂的电气系统和多样化的故障模式时显得效率低下且准确性不足。随着人工智能和机器学习技术的飞速发展,电气系统故障诊断正经历着一场革命。智能维护方法的引入,不仅提高了故障诊断的准确性和速度,还使得维护工作从被动应对转变为主动预防,极大地提升了电气系统的可靠性和维护效率。