AI驅動的高壓電源故障診斷系統
隨著高壓電源系統在科研與工業領域的復雜度不斷提升，傳統人工巡檢與閾值報警模式已難以滿足實時故障診斷需求?；谌斯ぶ悄艿墓收显\斷系統通過對歷史運行數據和實時信號的深度學習，實現故障模式識別與預測預警，成為高壓電源智能維護的重要方向。
AI驅動診斷系統的核心包括數據采集層、特征提取層與智能推理層。采集層通過高速采樣模塊記錄電壓、電流、溫度、振動及電磁輻射信號，并進行時序同步。特征提取層利用小波變換與時頻分析提取異常模式特征，如放電脈沖特征頻率、紋波變化率等。智能推理層采用卷積神經網絡（CNN）或長短期記憶網絡（LSTM），在大樣本數據訓練下實現多維故障分類。
系統不僅能識別常見的過壓、過流、擊穿、接地故障，還可分析潛在的老化趨勢與隱性失效。例如，通過檢測電源模塊內部噪聲譜密度的變化，AI模型可提前判斷絕緣老化或器件退化。為了保證診斷的可解釋性，系統還集成決策樹可視化模塊，幫助工程師理解AI判斷依據。
在實時運行中，AI系統可與電源控制模塊聯動，當檢測到潛在異常趨勢時，自動調整運行參數或降低負載功率，防止故障擴大。測試結果表明，AI診斷系統的故障識別準確率超過98%，提前預警時間較傳統報警提前數小時，顯著提升了高壓電源系統的可靠性與運維效率。
