电气设备是电力系统、工业生产及城市基础设施稳定运行的核心载体，传统故障诊断依赖人工经验、事后检修与定 期巡检，存在响应滞后、定位不准、运维成本偏高、隐患排查不彻底等问题。本文围绕电气设备故障诊断与智能运维关键技 术展开系统研究，梳理多源状态感知、信号特征提取、智能故障识别、剩余寿命预测与主动运维决策的完整技术体系，分析 深度学习、大数据融合、边缘计算、数字孪生在故障诊断中的应用路径，构建“云-边-端”协同的智能运维架构，结合断 路器故障模拟实验验证技术有效性。研究表明，该技术体系可显著提升故障诊断准确率、缩短排查时间、降低非计划停机率， 为电气设备全生命周期健康管理提供可靠技术支撑，可为电力、制造、市政等领域电气设备智能化升级提供理论参考与工程 借鉴。