王 磊

随着地铁系统的快速发展，机电自动化设备的故障诊断与预测维护成为确保地铁运营安全与高效的关键。本文探讨了如何通过智能化手段对地铁机电自动化设备进行故障诊断与预测维护，以减少设备故障率、延长使用寿命并提高运营效率。结合数据驱动的故障诊断模型和预测算法，提出了一种基于大数据分析的综合策略，能够有效识别设备潜在故障并提前采取维修措施，为地铁行业提供可持续发展的技术支持。

地铁机电自动化；故障诊断；预测维护；大数据分析；智能化

[1] 王建明,刘志强.地铁机电设备故障诊断与预测维护方法研究[J].电力系统保护与控制,2020,48(10):102-110. [2] 李明,张丽.基于数据挖掘的地铁设备故障诊断与预测维护研究[J].现代电力,2019,36(8):57-64. [3] 王建国,孙浩.基于机器学习的地铁机电设备故障诊断与预测维护研究[J].电气技术,2021,50(2):78-85. [4] 张华,赵鹏.大数据背景下地铁机电设备故障预测技术的应用研究[J].智能电网,2022,17(4):45-52. [5] 李晓华,王鹏.基于神经网络的地铁机电设备预测性维护研究[J].电力设备,2020,43(3):33-40.

点击下载PDF