热工自动化系统故障诊断与智能维护技术研究
田凌润 （ 国能平罗发电有限公司 ）
https://doi.org/10.37155/2972-435X-0301-26Abstract
本文深入探讨了热工自动化系统中的故障诊断与智能维护技术，重点分析了传统方法的局限性，并详细 介绍了基于机器学习与深度学习的智能故障诊断技术的最新进展。通过构建预测性维护框架和健康评估模型，本文 提出了一种集成化的智能维护系统设计方案。此外，还详细阐述了数据处理与融合、实时性保障等关键技术的实现方 法，并展望了未来在算法创新、跨学科融合、实时性与鲁棒性提升等方面的研究方向。
Keywords
热工自动化系统；故障诊断；预测性维护；数据处理Full Text
PDFReferences
[1]张伟.热工自动化系统可靠性分析与故障预防策略
[J].自动化仪表，2020，41(5)：78-82.
[2]王晓丽.基于大数据的热工自动化系统故障诊断方
法研究[J].电力系统自动化，2021，45(10)：123-128.
[3]陈晓东.热工自动化系统智能维护技术的实现路径
[J].自动化与仪表，2022，37(2)：90-94.
[4]刘海燕.热工自动化系统故障诊断与预警系统的设
计与实现[J].仪表技术与传感器，2023，42(6)：56-60.
[5]杨勇.热工自动化系统故障诊断与智能维护技术的
最新进展[J].自动化博览，2024，31(7)：67-71.
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Copyright © 2024 田凌润
Publishing time:2025-01-31
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