EOMS設備健康監測系統能夠對電(diàn)氣設備維保記錄、運行數據、電(diàn)氣日常管理方面的數據進行收集、分(fēn)析、篩選。通過收集現有系統中(zhōng)電(diàn)氣設備運行數據、設備維保記錄、在線監測系統記錄、工(gōng)作記錄、檢查記錄、設備問題或隐患等，并将所有信息與設備和平台進行關聯，生(shēng)成工(gōng)作人員(yuán)需要的報表内容，并從電(diàn)氣設備管理、數據标準化服務、報表數據分(fēn)析等方面提升電(diàn)氣設備标準化、智能化管理，具備數據分(fēn)析和輔助決策能力。可視化方式全面展示各平台的設備實時健康評估狀态，便于全面掌握準确的設備狀态進行預測和總體(tǐ)分(fēn)析。
進行多元線性回歸算法分(fēn)析，對偏移量和權重量進行大(dà)數據分(fēn)析調整計算，獲取設備監測端的評估分(fēn)數，爲設備運維提供數據支持。
通過數據清洗、數據特征表建立和減約，通過故障樹(shù)分(fēn)析方法分(fēn)析各采集特征值與故障的關聯度并形成TensorFlow神經網絡的算法模型。伴随系統數據的完善及人工(gōng)矯正，神經網絡的算法自動調整。
内嵌算法
1、神經網絡（Neural Network）：
利用神經網絡進行電(diàn)氣設備健康評估可以通過學習曆史數據，預測未來可能的故障情況。神經網絡可以自适應地學習，并通過反饋機制不斷地優化預測模型，提高預測準确率。
2、支持向量機（Support Vector Machine）：
支持向量機是一(yī)種監督學習算法，可以用于電(diàn)氣設備的分(fēn)類和預測。通過支持向量機的分(fēn)類和預測模型，可以對電(diàn)氣設備的健康狀況進行評估。
3、決策樹(shù)（Decision Tree）：
決策樹(shù)是一(yī)種預測模型，可以用于電(diàn)氣設備的健康評估和故障診斷。通過決策樹(shù)的分(fēn)類和預測模型，可以對電(diàn)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(yī)種優化算法，可以用于電(diàn)氣設備的優化設計和參數調整。通過遺傳算法的優化模型，可以優化電(diàn)氣設備的工(gōng)作效率和壽命，從而提高其健康狀況和性能。
基于大(dà)數據AI的設備健康評估方法
1、狀态監測：
利用各種傳感器和監測設備對設備進行狀态監測，比如溫度、振動、電(diàn)流等參數的監測。
2、維修記錄：
記錄設備的維修情況和維修曆史，包括故障類型、維修時間、維修人員(yuán)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、平均修複時間、平均無故障時間等指标。
4、操作記錄：
記錄設備的操作情況和操作曆史，包括使用時間、使用頻(pín)率、使用人員(yuán)等信息。
5、檢查和測試：
對設備進行定期檢查和測試，以确定設備的健康狀況。檢查和測試包括外(wài)觀檢查、電(diàn)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(dà)限度地保障設備的穩定運行。
通過以上幾個方面數據來源的評估，經過大(dà)數據分(fēn)析在設備異常、故障等情況下(xià)不同監測數據的呈現及趨勢建立神經網絡算法模型，後續實時數據進入模型中(zhōng)經過運算判斷設備健康狀态情況，以及設備健康狀态趨勢預測，爲預防性維修提供決策依據
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