张 恒,陈恩向

烟机设备的电气故障常常具有瞬时性、隐蔽性和多源性，传统的人工排查方法已无法有效应对高频与复杂的诊断需求。借助人工智能引入数据驱动的分析思路，为电气系统的故障识别提供了新的可能。然而，AI方法在诊断实践中仍面临数据干扰、特征提取困难、逻辑路径模糊等关键问题。本文围绕烟机设备电气系统的结构特性和故障表现，梳理当前诊断工作中面临的技术障碍，进一步提出具备操作路径的AI诊断策略。研究从数据处理、特征构造、逻辑识别到结果输出四个层面构建思路，力求在复杂工况下提升诊断的有效性和稳定性。

烟机故障；电气系统；信号处理；特征提取；人工智能

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