面向输煤运行的人工智能巡视与故障检测技术
2026.04.08点击：
摘要：<正>输煤系统属于火电厂核心生产环节，传统人工巡检存在效率低、覆盖面有限等问题，人工智能技术的发展为故障检测提供了新的解决方案。通过构建分层、分布式架构，融合卷积神经网络特征提取与多模态数据融合技术，能够实现对皮带跑偏、撒料、异物堵塞等典型故障的智能识别。实验结果表明，多模态融合算法准确率达到93.2%，误报率控制在5.8%以内，响应时间缩短至4 s。工程应用显示，设备非计划停机时间减少35%，显著提升了运维效率。该技术方案为输煤系统智能化运维提供了有效手段。
专辑： 信息科技;工程科技Ⅱ辑
专题： 电力工业;自动化技术
分类号： TM621;TP18
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