一种基于深度学习的电气设备协同控制方法

本发明一种基于深度学习的电气设备协同控制方法，涉及一种电气设备协同控制方法，该方法通过引入前馈神经网络和蜻蜓网络进行优化，能够更有效地从大量历史数据中学习电气设备的运行规律，从而提高故障预测的准确率，通过传感器实时监测电气设备的运行数据，并与故障预测模型中的历史数据进行相似度计算，本发明能够及时发现潜在的故障迹象，并在故障发生前发出预警，有助于维修人员提前采取措施，基于故障率和电气设备的最佳运行状态，该方法能够对电气设备的运行数据进行优化，调整设备的工作参数或维护计划，以确保设备始终处于最佳运行状态，有助于延长设备的使用寿命。