李 建,胡 彬,徐文海,邹 禅,王 涛

随着轨道交通行业的快速发展，电气设备的可靠性与维护效率对系统的安全运行至关重要。本文提出了一种基于远程故障诊断与预测性维护的轨道交通电气设备智能化维护系统。通过高精度传感器网络实现设备状态的实时监测，并利用物联网技术将数据高效传输至数据中心。在数据处理与分析层面，结合大数据处理、机器学习及深度学习算法（如卷积神经网络、长短期记忆网络等），实现了故障的精准诊断与设备剩余寿命的预测。系统架构分为数据采集层、数据传输层、数据处理与分析层以及决策支持层，各层协同工作，为轨道交通电气设备的智能化维护提供全面支持。实验结果表明，该系统能够有效提高设备的可靠性，降低维护成本，并减少非计划停机时间，为轨道交通的安全高效运营提供了有力保障。

轨道交通；电气设备；远程故障诊断；预测性维护

[1] 姜丽婷.城市轨道交通转撤机检修的关键技术与设备创新[J].电脑爱好者(电子刊),2020(6):2119-2120. [2] 刘志亮,潘登,左明健,等.轨道车辆故障诊断研究进展[J].机械工程学报,2016,52(14):134-146. [3] 徐奕.微机监测系统在轨道电路故障分析中的应用[J].电子测试,2017(15):86-87. [4] 张松,赵志强,刘建强,等.城市轨道交通车辆电气设备数据传输装置设计[J].铁道技术监督,2016,44(12):42-46. [5] 尹朝怡,胡驰,朱军,等.列车走行部远程监测及图像 AI 识别技术研究[J].信息技术,2024(5):91-97. [6] 李晨.基于 Petri 网的地铁车辆远程故障诊断[J].微型电脑应用,2020,36(4):50-53. [7] 胡洋,王岩.电气自动化设备在城市轨道交通中的实践探究[J].建筑工程与管理,2024,6(11):34.

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