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　　EOMS設(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng)能夠?qū)﹄姎庠O(shè)備維保記錄、運(yùn)行數(shù)據(jù)、電氣日常管理方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析、篩選。通過收集現(xiàn)有系統(tǒng)中電氣設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、設(shè)備維保記錄、在線監(jiān)測系統(tǒng)記錄、工作記錄、檢查記錄、設(shè)備問題或隱患等，并將所有信息與設(shè)備和平臺進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成工作人員需要的報表內(nèi)容，并從電氣設(shè)備管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)、報表數(shù)據(jù)分析等方面提升電氣設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化、智能化管理，具備數(shù)據(jù)分析和輔助決策能力。可視化方式全面展示各平臺的設(shè)備實(shí)時健康評估狀態(tài)，便于全面掌握準(zhǔn)確的設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測和總體分析。

　　進(jìn)行多元線性回歸算法分析，對偏移量和權(quán)重量進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析調(diào)整計算，獲取設(shè)備監(jiān)測端的評估分?jǐn)?shù)，為設(shè)備運(yùn)維提供數(shù)據(jù)支持。

　　通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)特征表建立和減約，通過故障樹分析方法分析各采集特征值與故障的關(guān)聯(lián)度并形成TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法模型。伴隨系統(tǒng)數(shù)據(jù)的完善及人工矯正，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法自動調(diào)整。

　　內(nèi)嵌算法

　　1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）：

　　利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電氣設(shè)備健康評估可以通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測未來可能的故障情況。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí)，并通過反饋機(jī)制不斷地優(yōu)化預(yù)測模型，提高預(yù)測準(zhǔn)確率。

　　2、支持向量機(jī)（Support Vector Machine）：

　　支持向量機(jī)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以用于電氣設(shè)備的分類和預(yù)測。通過支持向量機(jī)的分類和預(yù)測模型，可以對電氣設(shè)備的健康狀況進(jìn)行評估。

　　3、決策樹（Decision Tree）：

　　決策樹是一種預(yù)測模型，可以用于電氣設(shè)備的健康評估和故障診斷。通過決策樹的分類和預(yù)測模型，可以對電氣設(shè)備的健康狀況進(jìn)行評估，并預(yù)測可能的故障情況。

　　4、遺傳算法（Genetic Algorithm）：

　　遺傳算法是一種優(yōu)化算法，可以用于電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計和參數(shù)調(diào)整。通過遺傳算法的優(yōu)化模型，可以優(yōu)化電氣設(shè)備的工作效率和壽命，從而提高其健康狀況和性能。

　　基于大數(shù)據(jù)AI的設(shè)備健康評估方法

　　1、狀態(tài)監(jiān)測：

　　利用各種傳感器和監(jiān)測設(shè)備對設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測，比如溫度、振動、電流等參數(shù)的監(jiān)測。

　　2、維修記錄：

　　記錄設(shè)備的維修情況和維修歷史，包括故障類型、維修時間、維修人員等信息。

　　3、可用性評估：

　　評估設(shè)備的可用性，包括故障率、平均故障時間、平均修復(fù)時間、平均無故障時間等指標(biāo)。

　　4、操作記錄：

　　記錄設(shè)備的操作情況和操作歷史，包括使用時間、使用頻率、使用人員等信息。

　　5、檢查和測試：

　　對設(shè)備進(jìn)行定期檢查和測試，以確定設(shè)備的健康狀況。檢查和測試包括外觀檢查、電氣測試、機(jī)械測試等多項測試。

　　6、預(yù)防性維護(hù)：

　　通過定期更換零部件和潤滑劑、清洗設(shè)備、調(diào)整設(shè)備等方式，對設(shè)備進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，以最大限度地保障設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行。

　　通過以上幾個方面數(shù)據(jù)來源的評估，經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析在設(shè)備異常、故障等情況下不同監(jiān)測數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)及趨勢建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型，后續(xù)實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)入模型中經(jīng)過運(yùn)算判斷設(shè)備健康狀態(tài)情況，以及設(shè)備健康狀態(tài)趨勢預(yù)測，為預(yù)防性維修提供決策依據(jù)。

　　廊坊市地處海河流域中下游，素有“九河下梢”之稱，為北京、天津和雄安新區(qū)“黃金三角”核心腹地，是以北京為核心的世界級城市群重要節(jié)點(diǎn)城市，素有“京津走廊明珠”之稱。主城區(qū)距北京城區(qū)40千米、距天津城區(qū)60千米、距雄安新區(qū)80千米，距首都國際機(jī)場和天津濱海國際機(jī)場70千米，距天津港100千米，緊鄰北京大興國際機(jī)場，是一小時車距內(nèi)坐擁有三個國際機(jī)場、一個特大港口資源的城市。廊坊地域曾涌現(xiàn)出西晉文學(xué)家張華、唐代詩人王之渙、北宋名相呂端、宋代文學(xué)家蘇洵、元代名相史天澤、明代農(nóng)民起義領(lǐng)袖劉六、劉七等人物。2023年，被評為三線城市。

　　2023年，廊坊市實(shí)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值3608.3億元，同比增長3.8%。