本發(fā)明公開了一種基于AI的電氣設備狀態(tài)監(jiān)測預警模型及其方法，包括DCS監(jiān)測模塊、AI電氣設備參數(shù)設置模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、分析處理模塊、預警模塊及中央控制模塊，所述DCS監(jiān)測模塊用于分散式監(jiān)測AI電氣設備的控制模塊，利用多層分級分散監(jiān)測電氣設備的狀態(tài)量，所述AI電氣設備參數(shù)設置模塊即用于傳輸AI電氣設備運行狀態(tài)量的參數(shù)值，又用于智能系統(tǒng)自適應調控參數(shù)值正常運行AI電氣設備；本發(fā)明與傳統(tǒng)AI的電氣設備狀態(tài)監(jiān)測預警模型相比，采用卷積神經算法，建立貝葉斯概率模型，實現(xiàn)了狀態(tài)監(jiān)測的預警模型在機器學習技術下，自適應調節(jié)控制AI電氣設備運行狀態(tài)的功能，達到了預警模型的高效精確處理化及預警措施多元化。
聲明：
“一種基于AI的電氣設備狀態(tài)監(jiān)測預警模型及其方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)
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編輯：管理員
來源：中冶有色技術網
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2025年03月25日 ~ 27日 
