大数据驱动下电力热能设备故障诊断与预测维护研究

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【摘 要】文章通过对电力热力设备常见的故障类型和故障特点进行深入研究，建立基于大数据的多源数据获取和融合机理，并将其应用到电力热力设备的健康状况模型中，实现对电力热力设备的在线推理和预测维修策略的优化。通过多模式监控，实现全维度的设备关键参量的覆盖，并结合智能辨识模型，提高故障诊断精度和快速响应能力，最终形成有效的维修保障系统。（剩余5856字）

试读结束

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