AR技术驱动的电力设备故障识别提升策略

本文主要探讨了在电力设备巡检过程中引入增强现实（Augmented Reality，AR）技术以提升智能化水平的问题。随着智能穿戴设备市场的快速发展，特别是工业领域的应用，电力设备的维护和检测需求变得更为迫切。传统的巡检方式效率低下，而AR技术恰好能够通过虚拟与现实的融合，提供实时的辅助，从而降低人工成本并提高巡检的准确性。 文章首先构建了一个基于AR技术的电力设备智能巡检系统架构，这个架构包括智能巡检终端、服务器以及数据库三个关键组成部分。智能巡检终端负责收集现场设备的图像数据，服务器则处理这些数据，并通过数据库存储和检索历史信息。AR技术在此发挥了重要作用，它将虚拟信息叠加到实际设备上，使操作人员能够直观地识别潜在问题。 研究者提出了一种结合AR技术和深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）的故障识别方法。这种方法将图像数据作为输入，DNN模型在云端进行实时分析，识别出电力设备可能存在的故障类型。与传统的支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和BP神经网络（Back Propagation-Neural network，BP-NN）算法相比，新方法在故障识别速度上接近，但其识别准确率显著提高，达到了98%以上，明显优于SVM和BP-NN。 仿真测试的结果证实了该方法的有效性，不仅提高了工作效率，还能确保故障识别的精确性。这为电力行业的设备维护提供了强大的技术支持，有望改变当前巡检模式，推动电力设备管理迈向智能化的新阶段。 关键词：增强现实、故障识别、深度学习、智能巡检，这些关键词揭示了文章的核心内容，即AR技术在电力设备故障诊断中的应用，以及深度学习算法如何通过智能巡检来提高故障识别的准确性和效率。本文的研究对于优化电力设备维护流程，降低运营成本，保障电力系统的稳定运行具有重要意义。