摘要
当前电气设备故障诊断中,多以人工故障诊断为主,这一方法受检测人员的工作经验及业务能力影响较大,会导致故障诊断结果存在差异,并且这种方法诊断时间较长,准确率较低,为此提出基于机器学习的电气设备故障诊断系统.系统硬件设计包括传感器选型单元与传感器网络芯片选型单元设计两部分;软件设计为电气设备故障分类模块、电气设备故障诊断模块与电气设备故障预警模块三部分.通过硬件与软件的设计,实现了电气设备故障诊断系统的设计.实验对比测试结果显示:设计的电气设备故障诊断系统对故障的诊断时间更短,准确率更高,说明设计的系统具备较好的故障诊断性能.
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