基于大数据与机器学习的水利闸门故障诊断方法研究

本文提出了一种基于大数据与机器学习的水利闸门故障诊断方法，构建了涵盖数据采集、特征提取、模型训练与融合分析的智能诊断系统。结合CNN、LSTM 和XGBoost 等模型，通过融合策略提升故障识别的准确性与稳定性。在真实工程数据集上的实验表明，融合模型在多项评估指标上优于传统方法，具备良好的工程应用价值。工程部署验证了系统在诊断准确性、响应速度与剩余寿命预测方面的可行性和实用性。

1 系统架构与总体设计

2 数据采集与预处理方法

3 故障诊断模型设计与实现

4 实验设计与结果分析

5 工程案例与应用实践

结论与展望

参考文献

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