郎新峰,张王锋,胡凌豪

随着智能制造的快速发展，机械设备的稳定运行成为保障生产安全与效率的关键。为提升设备故障诊断的准确性及电气控制水平，本文融合机器学习方法，对机械设备运行状态进行多维信息分析。通过对设备信号进行特征提取与模式识别，实现设备故障类型的有效判别，同时优化电气控制策略，增强系统的响应能力与自适应能力。研究结果表明，机器学习技术可显著提升故障诊断速度和智能化水平，为机械设备智能维护以及电气系统可靠运行提供重要技术支撑。

机器学习；机械设备故障诊断；电气控制技术

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