AI驱动的高压电源故障诊断系统
随着高压电源系统在科研与工业领域的复杂度不断提升，传统人工巡检与阈值报警模式已难以满足实时故障诊断需求。基于人工智能的故障诊断系统通过对历史运行数据和实时信号的深度学习，实现故障模式识别与预测预警，成为高压电源智能维护的重要方向。
AI驱动诊断系统的核心包括数据采集层、特征提取层与智能推理层。采集层通过高速采样模块记录电压、电流、温度、振动及电磁辐射信号，并进行时序同步。特征提取层利用小波变换与时频分析提取异常模式特征，如放电脉冲特征频率、纹波变化率等。智能推理层采用卷积神经网络（CNN）或长短期记忆网络（LSTM），在大样本数据训练下实现多维故障分类。
系统不仅能识别常见的过压、过流、击穿、接地故障，还可分析潜在的老化趋势与隐性失效。例如，通过检测电源模块内部噪声谱密度的变化，AI模型可提前判断绝缘老化或器件退化。为了保证诊断的可解释性，系统还集成决策树可视化模块，帮助工程师理解AI判断依据。
在实时运行中，AI系统可与电源控制模块联动，当检测到潜在异常趋势时，自动调整运行参数或降低负载功率，防止故障扩大。测试结果表明，AI诊断系统的故障识别准确率超过98%，提前预警时间较传统报警提前数小时，显著提升了高压电源系统的可靠性与运维效率。
