一种基于深度学习的继电器故障检测方法及系统

本发明涉及故障检测技术领域，具体地说，涉及一种基于深度学习的继电器故障检测方法及系统。其预测对比单元获取数据并进行电阻趋势的预测，再根据预测的电阻趋势数据获取预测的电阻数据。本发明趋势预测模块获取历史电阻数据、历史电流数据、记录电阻数据所对应的时间和记录电流数据所对应的时间，并根据获取的历史电阻数据和获取的记录电阻数据所对应的时间进行电阻趋势的预测，再根据获取的历史电流数据和获取的记录电流数据所对应的时间进行电流趋势的预测，通过预测电阻趋势，可以识别潜在的故障风险和问题，提前预防和解决，确保继电器的稳定性，同时预测电流趋势，可以更好地了解继电器的运行状态，及时发现异常情况并采取相应措施。