“机器学习+大数据”技术支持下的电气设备故障预警研究

随着科学技术的不断发展，机器学习、大数据、智能化等技术逐渐成熟，并开始在各行各业发挥出重要作用。在电气工程领域，电气设备故障十分常见，一旦出现此类故障，将会对企业的正常运行与发展造成严重影响。基于此，开展“机器学习+大数据”技术支持下的电气设备故障预警研究。结合相关科学理论知识，从尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）算法、特征提取两方面对“机器学习+大数据”技术支持下的电气设备故障预警策略进行了深入研究与分析，希望能够为现代电气设备故障预警工作提供一定理论支持。