【摘 要】
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为提升设备故障诊断效果，本文以电力设备为例，设计一种基于人工智能技术的设备故障诊断方法。采用信号采集装置对设备的运行信号进行采集，并对信号数据进行离散化以及滤波处理，提取出信号数据中的故障特征向量，采用ART神经网络学习算法构建故障诊断模型。实验分析结果证明，设计方法的设备故障诊断准确率均值在85%以上。且本文方法的准确率数值不会随着故障类型的更改出现较大的波动，准确率变化较为稳定。
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为提升设备故障诊断效果，本文以电力设备为例，设计一种基于人工智能技术的设备故障诊断方法。采用信号采集装置对设备的运行信号进行采集，并对信号数据进行离散化以及滤波处理，提取出信号数据中的故障特征向量，采用ART神经网络学习算法构建故障诊断模型。实验分析结果证明，设计方法的设备故障诊断准确率均值在85%以上。且本文方法的准确率数值不会随着故障类型的更改出现较大的波动，准确率变化较为稳定。
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