接觸網(wǎng)故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）系統(tǒng)
產(chǎn)品簡(jiǎn)介
以設(shè)計(jì)參數(shù)、檢測(cè)監(jiān)測(cè)、離線測(cè)試、運(yùn)行狀態(tài)、維修記錄等海量異構(gòu)多態(tài)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)、模糊推理等人工智能算法，構(gòu)建接觸網(wǎng)健康指標(biāo)體系、評(píng)估接觸網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行過程的狀態(tài)、預(yù)測(cè)各類缺陷的發(fā)展趨勢(shì)、預(yù)估零部件發(fā)生故障的概率、估計(jì)修維修前剩余時(shí)間、預(yù)測(cè)零部件剩余壽命、提供輔助維修策略，為實(shí)現(xiàn)接觸網(wǎng)智能運(yùn)維提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐與保障。
解決問題
l 解決了設(shè)備全生命周期數(shù)據(jù)管理分散的問題；
l 解決了線路健康狀態(tài)無法準(zhǔn)確評(píng)估的問題；
l 解決了設(shè)備故障無法提前預(yù)防維修的問題；
l 解決了無法掌握設(shè)備實(shí)際壽命的問題。
產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)
l 利用GIS、BIM等技術(shù)，以二維、衛(wèi)星地圖展示線路、區(qū)間的健康情況，以三維模型展示接觸網(wǎng)部件全生命周期的所有信息；
l 建立接觸網(wǎng)健康評(píng)價(jià)體系，分域分段評(píng)估接觸網(wǎng)系統(tǒng)的健康狀態(tài)；
l 對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，推斷設(shè)備及零部件發(fā)生故障的概率；
l 通過機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法分析，預(yù)測(cè)接觸網(wǎng)剩余維修時(shí)間；
l 根據(jù)運(yùn)行工況下關(guān)鍵零部件的疲勞損程度綜合預(yù)估零部件剩余壽命；
l 對(duì)接觸網(wǎng)系統(tǒng)健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，優(yōu)化維修周期、維修方式、人員配備，生成最優(yōu)維修方案，徹底改變現(xiàn)有維修管理模式，預(yù)防安全事故、提升維修效率，減少維修成本，推動(dòng)修程修制改革，引領(lǐng)接觸網(wǎng)智能運(yùn)維的發(fā)展方向。
典型案例
