唐荣川

地铁电气设备的故障诊断与预测对于保障轨道交通系统的安全与高效运行至关重要。随着设备种类和复杂度的增加，传统的故障诊断方法面临准确性差和响应慢的问题。结合机器学习、深度学习等先进技术，基于数据驱动的故障预测方法能够从大量设备运行数据中提取有效信息，提高诊断精度。通过优化数据处理和多因素模型的应用，能够识别潜在故障并提前干预，减少故障发生率并降低维护成本。智能化技术的不断发展为提升电气设备的运维效率提供了强有力的支持。

地铁车辆；电气设备；故障诊断；故障预测；数据驱动

[1] 刘涛,王俊辉.基于机器学习的地铁电气设备故障预测研究[J].电力系统保护与控制,2023,51(8):120-128. [2] 陈兵,赵红梅.城市轨道交通电气设备故障诊断系统的研究与应用[J].铁道学报,2022,44(4):53-60. [3] 朱涛,李文婷.数据驱动下的电气设备故障预测模型研究[J].自动化技术与应用,2021,40(7):45-51.

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