肖永松

电气自动化系统在现代工业生产中占据关键地位，其运行状态的稳定性直接关乎生产效率与安全保障。传统故障预警方法存在响应迟缓、准确率欠佳等问题，已难以契合复杂工况下的实际需求。本文聚焦电气自动化系统的故障状态识别与预警，提出一种基于深度学习模型的快速预警方法。通过构建多维时序数据特征向量，结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合架构，实现对故障征兆的精准识别与高效预测。实验结果表明，该方法在故障识别准确率与预警响应速度方面均显著优于传统模型，例如施耐德电气MVnex高压柜产品的智能监控功能通过特定的计算框架实现了98.7%的故障模式识别准确率，并能提前45天预警接触不良隐患，具有良好的工程应用前景。

深度学习；电气自动化；故障预警；卷积神经网络；时序建模

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