设备状态监测及典型AI算法选择
设备状态监测是指对运行中的设备进行持续的监视与检测，以及时发现设备的各种劣化过程的发展。其目的是在可能出现故障或性能下降到影响正常工作之前，及时维修、更换，避免发生危及安全的事故 。 设备状态监测是保障设备安全运行、提高生产效率和降低维护成本的关键技术。 设备状态监测方法必将从传统的定期检修向自动化、智能化的在线监测和预警式检修转变。
设备在运行中会受到电的、热的、机械的负荷作用，以及自然环境（如气温、气压、湿度以及污秽等）的影响，长期工作会导致老化、疲劳、磨损，性能逐渐下降，可靠性降低。例如，设备的绝缘材料在高电压、高温度的长期作用下，绝缘性能会下降，最终可能导致绝缘性能的破坏。因此，对设备的运行状态进行监测是必要的。
传统的设备状态监测方法主要包括经常性的人工巡视与定期预防性检修、试验。设备在运行中由值班人员经常巡视，凭外观现象、指示仪表等进行判断，发现可能的异常，避免事故发生；此外，定期对设备实行停止运行的例行检查，做预防性绝缘试验和机械动作试验，对结构缺陷及时作出处理等。
1. 什么是设备状态监测？
随着传感技术与计算机技术的发展， 设备的状态监测方法向着自动化、智能化的方向发展。设备的定期检修制度向着预警式检修制度发展。 现代监测方法包括：
在线监测： 对运行状态下的电力设备直接进行的检测，不影响系统正常的运行，能直接反映运行中的设备状态，比停止运行时进行的离线检测更为有效、及时和可靠。
数据驱动方法： 通过挖掘过程数据中的内在信息建立数学模型和表达过程状态，根据模型来实施过程的有效监测。常用的算法包括信号处理、粗糙集、机器学习、信息融合和多元统计等。
基于知识的方法： 主