EOMS設(shè)備健康監(jiān)測(cè)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(cè)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(tái)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成工作人員需要的報(bào)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(bào)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(tái)的設(shè)備實(shí)時(shí)健康評(píng)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(cè)和總體分析。

　　進(jìn)行多元線性回歸算法分析，對(duì)偏移量和權(quán)重量進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析調(diào)整計(jì)算，獲取設(shè)備監(jiān)測(cè)端的評(píng)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(dòng)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(píng)估可以通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)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(cè)模型，提高預(yù)測(cè)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(cè)。通過支持向量機(jī)的分類和預(yù)測(cè)模型，可以對(duì)電氣設(shè)備的健康狀況進(jìn)行評(píng)估。

　　3、決策樹（Decision Tree）：

　　決策樹是一種預(yù)測(cè)模型，可以用于電氣設(shè)備的健康評(píng)估和故障診斷。通過決策樹的分類和預(yù)測(cè)模型，可以對(duì)電氣設(shè)備的健康狀況進(jìn)行評(píng)估，并預(yù)測(cè)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(jì)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(píng)估方法

　　1、狀態(tài)監(jiān)測(cè)：

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

　　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(shí)間、維修人員等信息。

　　3、可用性評(píng)估：

　　評(píng)估設(shè)備的可用性，包括故障率、平均故障時(shí)間、平均修復(fù)時(shí)間、平均無故障時(shí)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(shí)間、使用頻率、使用人員等信息。

　　5、檢查和測(cè)試：

　　對(duì)設(shè)備進(jìn)行定期檢查和測(cè)試，以確定設(shè)備的健康狀況。檢查和測(cè)試包括外觀檢查、電氣測(cè)試、機(jī)械測(cè)試等多項(xiàng)測(cè)試。

　　6、預(yù)防性維護(hù)：

　　通過定期更換零部件和潤(rùn)滑劑、清洗設(shè)備、調(diào)整設(shè)備等方式，對(duì)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(gè)方面數(shù)據(jù)來源的評(píng)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(cè)數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)及趨勢(shì)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型，后續(xù)實(shí)時(shí)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(shì)預(yù)測(cè)，為預(yù)防性維修提供決策依據(jù)。

　　天津市，簡(jiǎn)稱“津”，別稱津沽、津門，是中華人民共和國(guó)省級(jí)行政區(qū)、直轄市、國(guó)家中心城市、超大城市、首批沿海開放城市，全國(guó)先進(jìn)制造研發(fā)基地、北方國(guó)際航運(yùn)核心區(qū)、金融創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)示范區(qū)、改革開放先行區(qū)。截至2022年，天津市共轄16個(gè)區(qū)，總面積11966.45平方千米，常住人口1363萬人。

　　天津市是國(guó)家歷史文化名城，自古因漕運(yùn)而興起，唐朝中葉以后成為南方糧、綢北運(yùn)的水陸碼頭；金代在南北運(yùn)河與海河交匯的三岔河口一帶設(shè)直沽寨，為天津最早的建置；元朝設(shè)“海津鎮(zhèn)”，是軍事重鎮(zhèn)和漕糧轉(zhuǎn)運(yùn)中心；明永樂二年（1404年）正式筑城，是中國(guó)古代唯一有確切建城時(shí)間記錄的城市。

　　2023年，天津市地區(qū)生產(chǎn)總值為16737.30億元，按不變價(jià)格計(jì)算，比上年增長(zhǎng)4.3%。分產(chǎn)業(yè)看，第一產(chǎn)業(yè)增加值268.53億元，增長(zhǎng)1.2%；第二產(chǎn)業(yè)增加值5982.62億元，增長(zhǎng)3.2%；第三產(chǎn)業(yè)增加值10486.15億元，增長(zhǎng)4.9%。