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　　EOMS設備健康監(jiān)測系統(tǒng)能夠對電氣設備維保記錄、運行數(shù)據(jù)、電氣日常管理方面的數(shù)據(jù)進行收集、分析、篩選。通過收集現(xiàn)有系統(tǒng)中電氣設備運行數(shù)據(jù)、設備維保記錄、在線監(jiān)測系統(tǒng)記錄、工作記錄、檢查記錄、設備問題或隱患等，并將所有信息與設備和平臺進行關聯(lián)，生成工作人員需要的報表內容，并從電氣設備管理、數(shù)據(jù)標準化服務、報表數(shù)據(jù)分析等方面提升電氣設備標準化、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備實時健康評估狀態(tài)，便于全面掌握準確的設備狀態(tài)進行預測和總體分析。

　　進行多元線性回歸算法分析，對偏移量和權重量進行大數(shù)據(jù)分析調整計算，獲取設備監(jiān)測端的評估分數(shù)，為設備運維提供數(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聯(lián)度并形成TensorFlow神經網絡的算法模型。伴隨系統(tǒng)數(shù)據(jù)的完善及人工矯正，神經網絡的算法自動調整。

　　內嵌算法

　　1、神經網絡（Neural Network）：

　　利用神經網絡進行電氣設備健康評估可以通過學習歷史數(shù)據(jù)，預測未來可能的故障情況。神經網絡可以自適應地學習，并通過反饋機制不斷地優(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(jiān)督學習算法，可以用于電氣設備的分類和預測。通過支持向量機的分類和預測模型，可以對電氣設備的健康狀況進行評估。

　　3、決策樹（Decision Tree）：

　　決策樹是一種預測模型，可以用于電氣設備的健康評估和故障診斷。通過決策樹的分類和預測模型，可以對電氣設備的健康狀況進行評估，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(shù)調整。通過遺傳算法的優(yōu)化模型，可以優(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(shù)據(jù)AI的設備健康評估方法

　　1、狀態(tài)監(jiān)測：

　　利用各種傳感器和監(jiān)測設備對設備進行狀態(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：

　　評估設備的可用性，包括故障率、平均故障時間、平均修復時間、平均無故障時間等指標。

　　4、操作記錄：

　　記錄設備的操作情況和操作歷史，包括使用時間、使用頻率、使用人員等信息。

　　5、檢查和測試：

　　對設備進行定期檢查和測試，以確定設備的健康狀況。檢查和測試包括外觀檢查、電氣測試、機械測試等多項測試。

　　6、預防性維護：

　　通過定期更換零部件和潤滑劑、清洗設備、調整設備等方式，對設備進行預防性維護，以最大限度地保障設備的穩(wěn)定運行。

　　通過以上幾個方面數(shù)據(jù)來源的評估，經過大數(shù)據(jù)分析在設備異常、故障等情況下不同監(jiān)測數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)及趨勢建立神經網絡算法模型，后續(xù)實時數(shù)據(jù)進入模型中經過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(jù)。

　　衡水市所轄冀州為九州之首。河北省稱冀，也緣于此，涌現(xiàn)出了董仲舒、孔穎達、高適、孫犁等知名人物。衡水市地處河北沖積平原，地勢自西南向東北緩慢傾斜，海拔高度12-30米。屬大陸季風氣候區(qū)，為溫暖半干旱型。

　　衡水市是京津重要的農副產品加工供應基地，先后獲得國家節(jié)水型城市、河北省優(yōu)先發(fā)展公共交通示范城市等榮譽稱號。2023年，衡水市實現(xiàn)生產總值1888.1億元。