以(yi)物聯網、大(da)數(shu)據(ju)(ju)等(deng)(deng)技(ji)術為支撐，創(chuang)捷科技(ji)著力(li)打造(zao)一個基(ji)于大(da)數(shu)據(ju)(ju)故障(zhang)診斷(duan)算法的(de)一體化智慧軌道交通(tong)運(yun)維監測(ce)平(ping)臺，對設備進行“點、線、面”綜合監控(kong)管理(li)，實現數(shu)據(ju)(ju)共(gong)融共(gong)享，為設備系統提供動(dong)態數(shu)據(ju)(ju)追蹤(zong)、故障(zhang)診斷(duan)、狀態監測(ce)管理(li)、健(jian)康(kang)預(yu)判等(deng)(deng)服務。
利(li)用ISCS系統或借助傳感器對風機、水泵、接(jie)觸(chu)器、母線槽(cao)等進行(xing)數(shu)據采集，整(zheng)合分析大數(shu)據資源(yuan)。
無(wu)線網(wang)(wang)絡通(tong)訊(xun)采用LoRa網(wang)(wang)關，并(bing)同時(shi)(shi)保持與數個(ge)傳感器的監測(ce)信息輸送。LoRa的無(wu)線通(tong)訊(xun)技術具(ju)有遠(yuan)距離(li)、低功(gong)耗、多節(jie)點、組(zu)網(wang)(wang)靈活等(deng)特性，為24小時(shi)(shi)的在線檢測(ce)提(ti)供(gong)高(gao)精(jing)度測(ce)量(liang)，增(zeng)強抗(kang)干擾能力。
全方位掌握分(fen)析設(she)備數(shu)據(ju)，形成(cheng)數(shu)據(ju)生(sheng)長閉環。
基(ji)于ISCS系統數據，與傳(chuan)感器(qi)所采集的數據相結(jie)合，建立故障診(zhen)斷知識模(mo)型(xing)庫。
采用(yong)機器學習算法和模型，分析評(ping)估設備健康(kang)狀態，為(wei)設備故障預測分析提供(gong)支撐(cheng)。
對設(she)備狀態進行(xing)監測(ce)與評(ping)估，智能診斷預測(ce)設(she)備問題，降低設(she)備的故障發生率。
根(gen)據(ju)設備運行數(shu)據(ju)設置閾值(zhi)，監控數(shu)據(ju)異(yi)常，判斷是(shi)否(fou)符合預警(jing)條件。
對設備進行定制化預(yu)警監管；
自動(dong)觸發故障設(she)備(bei)告警，規避事故的(de)發生(sheng)；
針(zhen)對智慧地鐵設備的維護、保養(yang)、檢修、配件更換提供合理參考。
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