EOMS設備健康監(jiān)測系統(tǒng)能夠對電氣設備維保記錄、運行數據、電氣日常管理方面的數據進行收集、分析、篩選。通過收集現(xiàn)有系統(tǒng)中電氣設備運行數據、設備維保記錄、在線監(jiān)測系統(tǒng)記錄、工作記錄、檢查記錄、設備問題或隱患等，并將所有信息與設備和平臺進行關聯(lián)，生成工作人員需要的報表內容，并從電氣設備管理、數據標準化服務、報表數據分析等方面提升電氣設備標準化、智能化管理，具備數據分析和輔助決策能力。可視化方式全面展示各平臺的設備實時健康評估狀態(tài)，便于全面掌握準確的設備狀態(tài)進行預測和總體分析。

　　進行多元線性回歸算法分析，對偏移量和權重量進行大數據分析調整計算，獲取設備監(jiān)測端的評估分數，為設備運維提供數據支持。

　　通過數據清洗、數據特征表建立和減約，通過故障樹分析方法分析各采集特征值與故障的關聯(lián)度并形成TensorFlow神經網絡的算法模型。伴隨系統(tǒng)數據的完善及人工矯正，神經網絡的算法自動調整。

　　內嵌算法

　　1、神經網絡（Neural Network）：

　　利用神經網絡進行電氣設備健康評估可以通過學習歷史數據，預測未來可能的故障情況。神經網絡可以自適應地學習，并通過反饋機制不斷地優(yōu)化預測模型，提高預測準確率。

　　2、支持向量機（Support Vector Machine）：

　　支持向量機是一種監(jiān)督學習算法，可以用于電氣設備的分類和預測。通過支持向量機的分類和預測模型，可以對電氣設備的健康狀況進行評估。

　　3、決策樹（Decision Tree）：

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

　　4、遺傳算法（Genetic Algorithm）：

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

　　基于大數據AI的設備健康評估方法

　　1、狀態(tài)監(jiān)測：

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

　　2、維修記錄：

　　記錄設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：

　　評估設備的可用性，包括故障率、平均故障時間、平均修復時間、平均無故障時間等指標。

　　4、操作記錄：

　　記錄設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：

　　對設備進行定期檢查和測試，以確定設備的健康狀況。檢查和測試包括外觀檢查、電氣測試、機械測試等多項測試。

　　6、預防性維護：

　　通過定期更換零部件和潤滑劑、清洗設備、調整設備等方式，對設備進行預防性維護，以最大限度地保障設備的穩(wěn)定運行。

　　通過以上幾個方面數據來源的評估，經過大數據分析在設備異常、故障等情況下不同監(jiān)測數據的呈現(xiàn)及趨勢建立神經網絡算法模型，后續(xù)實時數據進入模型中經過運算判斷設備健康狀態(tài)情況，以及設備健康狀態(tài)趨勢預測，為預防性維修提供決策依據。

　　天津市，簡稱“津”，別稱津沽、津門，是中華人民共和國省級行政區(qū)、直轄市、國家中心城市、超大城市、首批沿海開放城市，全國先進制造研發(fā)基地、北方國際航運核心區(qū)、金融創(chuàng)新運營示范區(qū)、改革開放先行區(qū)。截至2022年，天津市共轄16個區(qū)，總面積11966.45平方千米，常住人口1363萬人。

　　天津市是國家歷史文化名城，自古因漕運而興起，唐朝中葉以后成為南方糧、綢北運的水陸碼頭；金代在南北運河與海河交匯的三岔河口一帶設直沽寨，為天津最早的建置；元朝設“海津鎮(zhèn)”，是軍事重鎮(zhèn)和漕糧轉運中心；明永樂二年（1404年）正式筑城，是中國古代唯一有確切建城時間記錄的城市。

　　2023年，天津市地區(qū)生產總值為16737.30億元，按不變價格計算，比上年增長4.3%。分產業(yè)看，第一產業(yè)增加值268.53億元，增長1.2%；第二產業(yè)增加值5982.62億元，增長3.2%；第三產業(yè)增加值10486.15億元，增長4.9%。