一种基于人工智能的电力设备健康状态评估方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的电力设备健康状态评估方法及系统，所述方法包括电力设备健康状态数据获取、标注，电力设备健康状态评估。本发明采用可学习的频谱调制向量，提升对复杂环境的鲁棒性；通过李群对称性操作，使得模型在不同安装角度下仍能保持特征提取的一致性；引入小幅随机扰动，增强对异常样本和噪声数据的探索能力；通过实时监测训练状态，提高训练效率，并避免对特定故障模式的过拟合；提升模型对几何扭曲和复杂工况下的故障识别能力；通过有选择地剪枝冗余通道，使模型结构更紧凑，计算成本更低，同时保持高分类精度。