高林钰

随着工业自动化和智能制造的不断进步，电气设备的状态监测与故障预测成为保证生产安全和效率的关键技术。本文深入分析了基于数据驱动的电气设备状态监测与故障预测技术，特别是在特征提取、模式识别和预测模型构建方面的应用。通过结合现代机器学习技术，本研究提出了一种新的故障诊断模型，该模型能够从大量的监测数据中准确提取关键特征，并有效预测设备潜在的故障点。此外，本文还探讨了如何通过优化数据分析流程，提高故障预测的准确性和实时性，从而为电气设备的维护提供科学依据和技术支持。

电气设备；状态监测；故障预测；数据分析；机器学习

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