杨文杰,陈伟正,任璐瑶,宋文鑫,刘峰岐

随着地铁运营规模不断扩大，机电设备的稳定运行成为保障地铁安全、高效运营的关键。基于大数据和人工智能技术，构建地铁机电设备故障预测与维护系统，能够实现对设备状态的实时监测和故障预警，提高维修效率，降低运营风险。该系统通过数据采集、故障诊断模型建立及维护策略优化，实现设备维护的智能化和精准化，有效延长设备寿命，保障乘客出行安全。研究表明，系统在提升故障预测准确率和维护响应速度方面具有显著优势，推动地铁机电设备管理向智能化迈进。

地铁机电设备；故障预测；维护系统；智能监测；大数据

[1] 王伟,李强.地铁机电设备智能维护技术研究[J].轨道交通技术,2022,35(4):45-52. [2] 陈建华,赵明.基于大数据的轨道交通设备故障预测模型分析[J].铁道科学与工程学报,2021,18(3):110-117. [3] 刘涛,孙志刚.地铁设备状态监测及故障诊断方法综述[J].现代交通技术,2023,20(1):25-31.

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