论文摘要
为更好地进行铁路机务设备工作状态管理,降低维修成本,设计并实现了基于设备健康管理(EHM,Equipment Health Management)理念的铁路机务设备大数据健康管理系统。该系统通过层次分析法、自回归(AR,Autoregressive)模型、支持向量机(SVM,Support Vector Machine)模型,实现了铁路机务设备运行状态实时监测、健康趋势预测分析(准确率到达96.2%)、故障预测分析(准确率到达99.08%)、风险评估预警等功能。系统的运用有效的降低铁路机务设备维修成本,为铁路机务设备的信息化健康管理起到示范作用。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 谯兵,胡斌
关键词: 设备健康管理,铁路机务设备,大数据,健康趋势预测,故障预测
来源: 铁路计算机应用 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 铁路运输
单位: 北京经纬信息技术有限公司,北京新联铁集团股份有限公司
基金: 中国铁路总公司科技研究开发计划课题合同（2017J002-B）
分类号: U269.2
页码: 35-39
总页数: 5
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