EOMS電氣設備健康監測系統
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EOMS設備健康監測系統能夠對電氣設備維保記錄、運行數據、電氣日常管理方面的數據進(jìn)行收集、分析、篩選。通過(guò)收集現有系統中電氣設備運行數據、設備維保記錄、在線(xiàn)監測系統記錄、工作記錄、檢查記錄、設備問(wèn)題或隱患等，并將所有信息與設備和平臺進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成工作人員需要的報表內容，并從電氣設備管理、數據標準化服務(wù)、報表數據分析等方面提升電氣設備標準化、智能化管理，具備數據分析和輔助決策能力�？梢暬绞饺嬲故靖髌脚_的設備實(shí)時(shí)健康評估狀態(tài)，便于全面掌握準確的設備狀態(tài)進(jìn)行預測和總體分析。
進(jìn)行多元線(xiàn)性回歸算法分析，對偏移量和權重量進(jìn)行大數據分析調整計算，獲取設備監測端的評估分數，為設備運維提供數據支持。
通過(guò)數據清洗、數據特征表建立和減約，通過(guò)故障樹(shù)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。伴隨系統數據的完善及人工矯正，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的算法自動(dòng)調整。
內嵌算法
1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（Neural Network）：
利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行電氣設備健康評估可以通過(guò)學(xué)習歷史數據，預測未來(lái)可能的故障情況。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以自適應地學(xué)習，并通過(guò)反饋機制不斷地優(yōu)化預測模型，提高預測準確率。
2、支持向量機（Support Vector Machine）：
支持向量機是一種監督學(xué)習算法，可以用于電氣設備的分類(lèi)和預測。通過(guò)支持向量機的分類(lèi)和預測模型，可以對電氣設備的健康狀況進(jìn)行評估。
3、決策樹(shù)（Decision Tree）：
決策樹(shù)是一種預測模型，可以用于電氣設備的健康評估和故障診斷。通過(guò)決策樹(shù)的分類(lèi)和預測模型，可以對電氣設備的健康狀況進(jìn)行評估，并預測可能的故障情況。
4、遺傳算法（Genetic Algorithm）：
遺傳算法是一種優(yōu)化算法，可以用于電氣設備的優(yōu)化設計和參數調整。通過(guò)遺傳算法的優(yōu)化模型，可以?xún)?yōu)化電氣設備的工作效率和壽命，從而提高其健康狀況和性能。
基于大數據AI的設備健康評估方法
1、狀態(tài)監測：
利用各種傳感器和監測設備對設備進(jìn)行狀態(tài)監測，比如溫度、振動(dòng)、電流等參數的監測。
2、維修記錄：
記錄設備的維修情況和維修歷史，包括故障類(lèi)型、維修時(shí)間、維修人員等信息。
3、可用性評估：
評估設備的可用性，包括故障率、平均故障時(shí)間、平均修復時(shí)間、平均無(wú)故障時(shí)間等指標。
4、操作記錄：
記錄設備的操作情況和操作歷史，包括使用時(shí)間、使用頻率、使用人員等信息。
5、檢查和測試：
對設備進(jìn)行定期檢查和測試，以確定設備的健康狀況。檢查和測試包括外觀(guān)檢查、電氣測試、機械測試等多項測試。
6、預防性維護：
通過(guò)定期更換零部件和潤滑劑、清洗設備、調整設備等方式，對設備進(jìn)行預防性維護，以最大限度地保障設備的穩定運行。
通過(guò)以上幾個(gè)方面數據來(lái)源的評估，經(jīng)過(guò)大數據分析在設備異常、故障等情況下不同監測數據的呈現及趨勢建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法模型，后續實(shí)時(shí)數據進(jìn)入模型中經(jīng)過(guò)運算判斷設備健康狀態(tài)情況，以及設備健康狀態(tài)趨勢預測，為預防性維修提供決策依據。
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