孙玉娇,耿孟凡,迟晓超

本文旨在设计与实现一种轨道交通设备智能维修系统，以提升轨道交通设备维修效率和准确性。首先，我们分析了传统维修方式存在的问题，包括人力资源浪费、维修周期长、难以及时发现潜在故障等。随后，提出了基于人工智能和物联网技术的智能维修系统方案，系统集成了故障预测、远程监控、自动诊断和智能推荐等功能。通过大数据分析和机器学习算法，系统能够实现对设备状态的实时监测和预测，提前发现潜在故障并给出有效的维修建议，从而降低了维修成本和停运时间，提高了轨道交通设备的可靠性和安全性。最后，我们通过实验验证了系统的有效性和可行性，展示了其在实际应用中的潜力和优势。

轨道交通设备；智能维修系统；人工智能；物联网；故障预测

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