接觸網故障預測與健康管理（PHM）系統
產品簡介
以設計參數、檢測監測、離線測試、運行狀態、維修記錄等海量異構多態的數據為基礎，運用云計算、大數據技術及深度學習、模糊推理等人工智能算法，構建接觸網健康指標體系、評估接觸網設備運行過程的狀態、預測各類缺陷的發展趨勢、預估零部件發生故障的概率、估計修維修前剩余時間、預測零部件剩余壽命、提供輔助維修策略，為實現接觸網智能運維提供強有力的技術支撐與保障。
解決問題
l 解決了設備全生命周期數據管理分散的問題；
l 解決了線路健康狀態無法準確評估的問題；
l 解決了設備故障無法提前預防維修的問題；
l 解決了無法掌握設備實際壽命的問題。
產品優勢
l 利用GIS、BIM等技術，以二維、衛星地圖展示線路、區間的健康情況，以三維模型展示接觸網部件全生命周期的所有信息；
l 建立接觸網健康評價體系，分域分段評估接觸網系統的健康狀態；
l 對歷史數據進行挖掘分析，推斷設備及零部件發生故障的概率；
l 通過機器學習和人工智能算法分析，預測接觸網剩余維修時間；
l 根據運行工況下關鍵零部件的疲勞損程度綜合預估零部件剩余壽命；
l 對接觸網系統健康狀態進行評估，優化維修周期、維修方式、人員配備，生成最優維修方案，徹底改變現有維修管理模式，預防安全事故、提升維修效率，減少維修成本，推動修程修制改革，引領接觸網智能運維的發展方向。
典型案例
