以(yi)物聯(lian)網、大數(shu)據等技術為支撐，創捷(jie)科技著力打造(zao)一個(ge)基于大數(shu)據故障診斷算法(fa)的一體化智(zhi)慧軌道(dao)交通運維監(jian)測平臺，對設(she)備進行“點、線(xian)、面”綜合(he)監(jian)控(kong)管(guan)理，實現數(shu)據共融共享，為設(she)備系統提(ti)供動態(tai)數(shu)據追蹤、故障診斷、狀態(tai)監(jian)測管(guan)理、健康(kang)預判等服務。
利用ISCS系統或借助傳感器(qi)對(dui)風機、水泵、接觸(chu)器(qi)、母線(xian)槽等(deng)進行數(shu)據(ju)(ju)采(cai)集，整合分析大(da)數(shu)據(ju)(ju)資(zi)源。
無(wu)線(xian)網絡通訊采(cai)用LoRa網關，并(bing)同(tong)時保持與數個(ge)傳感器的(de)監測信息輸送。LoRa的(de)無(wu)線(xian)通訊技術具有(you)遠(yuan)距離、低功耗(hao)、多節點、組網靈活等特性(xing)，為(wei)24小時的(de)在(zai)線(xian)檢測提供高精度測量，增強抗干擾能力。
全方(fang)位掌握分析設備數據，形成數據生長閉環。
基于ISCS系統數據，與傳(chuan)感器所采集的數據相結合，建立故障診斷(duan)知識模型(xing)庫。
采用機器學習算法和(he)模型，分(fen)析評估(gu)設備(bei)健康狀(zhuang)態，為設備(bei)故障預(yu)測(ce)分(fen)析提供支(zhi)撐(cheng)。
對設備(bei)狀態進行監(jian)測(ce)與(yu)評估，智能(neng)診斷預測(ce)設備(bei)問題，降低設備(bei)的故障發(fa)生率。
根(gen)據(ju)設備運行數據(ju)設置閾值，監控數據(ju)異常，判斷是否符合預(yu)警條件(jian)。
對設備(bei)進行定制化預(yu)警監管(guan)；
自動觸發故(gu)障(zhang)設備告警，規避事故(gu)的發生(sheng)；
針(zhen)對智慧地鐵設備的維(wei)護(hu)、保養、檢修、配(pei)件更換提供合理參考。
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