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。

　　天津市，簡稱“津”，别稱津沽、津門，是中(zhōng)華人民共和國省級行政區、直轄市、國家中(zhōng)心城市、超大(dà)城市、首批沿海開(kāi)放(fàng)城市，全國先進制造研發基地、北(běi)方國際航運核心區、金融創新運營示範區、改革開(kāi)放(fàng)先行區。截至2022年，天津市共轄16個區，總面積11966.45平方千米，常住人口1363萬人。

　　天津市是國家曆史文化名城，自古因漕運而興起，唐朝中(zhōng)葉以後成爲南(nán)方糧、綢北(běi)運的水陸碼頭；金代在南(nán)北(běi)運河與海河交彙的三岔河口一(yī)帶設直沽寨，爲天津最早的建置；元朝設“海津鎮”，是軍事重鎮和漕糧轉運中(zhōng)心；明永樂二年（1404年）正式築城，是中(zhōng)國古代唯一(yī)有确切建城時間記錄的城市。

　　2023年，天津市地區生(shēng)産總值爲16737.30億元，按不變價格計算，比上年增長4.3%。分(fēn)産業看，第一(yī)産業增加值268.53億元，增長1.2%；第二産業增加值5982.62億元，增長3.2%；第三産業增加值10486.15億元，增長4.9%。