EOMS設(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng)能夠?qū)﹄姎庠O(shè)備維保記錄、運行數(shù)據(jù)、電氣日常管理方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析、篩選。通過收集現(xiàn)有系統(tǒng)中電氣設(shè)備運行數(shù)據(jù)、設(shè)備維保記錄、在線監(jiān)測系統(tǒng)記錄、工作記錄、檢查記錄、設(shè)備問題或隱患等，并將所有信息與設(shè)備和平臺進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成工作人員需要的報表內(nèi)容，并從電氣設(shè)備管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)、報表數(shù)據(jù)分析等方面提升電氣設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化、智能化管理，具備數(shù)據(jù)分析和輔助決策能力?？梢暬绞饺嬲故靖髌脚_的設(shè)備實時健康評估狀態(tài)，便于全面掌握準(zhǔn)確的設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測和總體分析。

　　進(jìn)行多元線性回歸算法分析，對偏移量和權(quán)重量進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析調(diào)整計算，獲取設(shè)備監(jiān)測端的評估分?jǐn)?shù)，為設(shè)備運維提供數(shù)據(jù)支持。

　　通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)特征表建立和減約，通過故障樹分析方法分析各采集特征值與故障的關(guān)聯(lián)度并形成TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法模型。伴隨系統(tǒng)數(shù)據(jù)的完善及人工矯正，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法自動調(diào)整。

　　內(nèi)嵌算法

　　1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）：

　　利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電氣設(shè)備健康評估可以通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測未來可能的故障情況。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí)，并通過反饋機(jī)制不斷地優(yōu)化預(yù)測模型，提高預(yù)測準(zhǔn)確率。

　　2、支持向量機(jī)（Support Vector Machine）：

　　支持向量機(jī)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以用于電氣設(shè)備的分類和預(yù)測。通過支持向量機(jī)的分類和預(yù)測模型，可以對電氣設(shè)備的健康狀況進(jìn)行評估。

　　3、決策樹（Decision Tree）：

　　決策樹是一種預(yù)測模型，可以用于電氣設(shè)備的健康評估和故障診斷。通過決策樹的分類和預(yù)測模型，可以對電氣設(shè)備的健康狀況進(jìn)行評估，并預(yù)測可能的故障情況。

　　4、遺傳算法（Genetic Algorithm）：

　　遺傳算法是一種優(yōu)化算法，可以用于電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計和參數(shù)調(diào)整。通過遺傳算法的優(yōu)化模型，可以優(yōu)化電氣設(shè)備的工作效率和壽命，從而提高其健康狀況和性能。

　　基于大數(shù)據(jù)AI的設(shè)備健康評估方法

　　1、狀態(tài)監(jiān)測：

　　利用各種傳感器和監(jiān)測設(shè)備對設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測，比如溫度、振動、電流等參數(shù)的監(jiān)測。

　　2、維修記錄：

　　記錄設(shè)備的維修情況和維修歷史，包括故障類型、維修時間、維修人員等信息。

　　3、可用性評估：

　　評估設(shè)備的可用性，包括故障率、平均故障時間、平均修復(fù)時間、平均無故障時間等指標(biāo)。

　　4、操作記錄：

　　記錄設(shè)備的操作情況和操作歷史，包括使用時間、使用頻率、使用人員等信息。

　　5、檢查和測試：

　　對設(shè)備進(jìn)行定期檢查和測試，以確定設(shè)備的健康狀況。檢查和測試包括外觀檢查、電氣測試、機(jī)械測試等多項測試。

　　6、預(yù)防性維護(hù)：

　　通過定期更換零部件和潤滑劑、清洗設(shè)備、調(diào)整設(shè)備等方式，對設(shè)備進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，以最大限度地保障設(shè)備的穩(wěn)定運行。

　　通過以上幾個方面數(shù)據(jù)來源的評估，經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析在設(shè)備異常、故障等情況下不同監(jiān)測數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)及趨勢建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型，后續(xù)實時數(shù)據(jù)進(jìn)入模型中經(jīng)過運算判斷設(shè)備健康狀態(tài)情況，以及設(shè)備健康狀態(tài)趨勢預(yù)測，為預(yù)防性維修提供決策依據(jù)。

　　邯鄲市是國家歷史文化名城，有3100年的建城史。戰(zhàn)國時期邯鄲作為趙國都城達(dá)158年；西漢時期，邯鄲為趙國（藩國）王都，與洛陽、臨淄、宛城、成都共享“五大都會”盛名；三國魏晉南北朝時期，邯鄲南部的鄴城（今臨漳縣境內(nèi)）先后為曹魏、后趙、冉魏、前燕、東魏、北齊六朝古都；五代時期，邯鄲東部的大名初為后唐國都，后為后唐、后晉、后漢、后周和北宋的陪都。出自邯鄲或與邯鄲有關(guān)的成語典故達(dá)1584條，被譽為“中國成語典故之都”。

　　邯鄲市是國家園林城市、中國優(yōu)秀旅游城市、全國綠化模范城市、全國雙擁模范城市、全國社會治安綜合治理優(yōu)秀城市、全國文明城市，截至2022年擁有涉縣媧皇宮、廣府古城2處5A級景區(qū)、15處4A級景區(qū)、2處國家風(fēng)景名勝區(qū)、5處國家水利風(fēng)景區(qū)、3處國家濕地公園、1處國家地質(zhì)公園、1處國家自然保護(hù)區(qū)。

　　2023年，邯鄲市生產(chǎn)總值完成4382.2億元，同比增長5.7%。