【本网讯】为深化学术交流与合作，提升学科建设与发展能力，物理与电子电气工程学院于2025年2月27日14：00在实验楼C406举行西北师范大学访问学者返校学术交流会，此次会议吸引了学院领导及全体教师的积极参与，刘鹏娟老师担任主讲。

刘鹏娟老师以前沿视角，开展“基于深度学习的发电机故障诊断策略的研究”为主题的讲座。本次讲座首先介绍了发电机故障诊断的重要性及所面临的挑战，随后对比分析了模型驱动和数据驱动两种诊断方法的特点。接着详细阐述了基于深度神经网络、自动编码器、卷积神经网络、循环神经网络以及多深度模型混合的故障诊断方法，对比了不同方法的特点。最后讨论了当前研究的局限性，包括对大量标注数据的需求、模型复杂度与解释性等问题，并提出了几点未来研究方向。

刘鹏娟老师指出基于深度学习的发电机故障诊断技术展现出了强大的特征提取和数据处理能力，有效提升了故障诊断的准确性和效率。然而，现有的深度学习仍面临数据需求量大、模型复杂度高和解释性差等挑战。未来深度学习的研究应注重数据预处理技术、多源信息融合、不平衡小样本场景下的诊断方法、迁移故障诊断以及可解释性深度诊断模型等方面，以推动深度学习在发电机故障诊断领域的广泛应用和智能化水平的提升。

本次学术交流活动不仅促进了知识共享与思想碰撞，还对新能源发电技术的研究注入了新的活力。期待未来有更多的交流与合作，共同推动新能源发电技术的不断向前发展。

撰稿：刘鹏娟

初审：王宁宁

终审：卢永雪