以(yi)物聯網、大(da)數據(ju)等技術為(wei)支撐，創捷科(ke)技著力打(da)造一(yi)個基于大(da)數據(ju)故(gu)障(zhang)診斷(duan)算(suan)法的一(yi)體化智慧軌道交通(tong)運維監(jian)測平臺，對(dui)設備進(jin)行“點、線(xian)、面”綜合監(jian)控管理(li)，實現數據(ju)共融共享(xiang)，為(wei)設備系統提供(gong)動(dong)態數據(ju)追蹤、故(gu)障(zhang)診斷(duan)、狀態監(jian)測管理(li)、健康預判(pan)等服務。
利用(yong)ISCS系(xi)統或借助傳感(gan)器對風機、水泵、接觸(chu)器、母線槽(cao)等進行數據采集，整(zheng)合分析(xi)大數據資源。
無線(xian)網(wang)絡通訊(xun)采(cai)用LoRa網(wang)關，并同(tong)時保持與(yu)數個傳感器的(de)監測信息輸送。LoRa的(de)無線(xian)通訊(xun)技(ji)術具有遠距離(li)、低功耗、多(duo)節(jie)點、組網(wang)靈活等特性，為24小時的(de)在(zai)線(xian)檢測提供高精度測量，增強抗干擾能力。
全方位掌握分析設備數據，形成(cheng)數據生長(chang)閉環。
基于ISCS系統(tong)數(shu)據(ju)，與傳(chuan)感器所采(cai)集(ji)的數(shu)據(ju)相結(jie)合，建立故障診斷(duan)知識模型庫。
采用(yong)機器學習算法和模型，分(fen)析評估(gu)設備(bei)健康(kang)狀態(tai)，為設備(bei)故障(zhang)預(yu)測分(fen)析提供支撐。
對設(she)備狀(zhuang)態進行監測與評估，智能診斷預(yu)測設(she)備問題，降低(di)設(she)備的故障發(fa)生率。
根據設備運行數據設置閾(yu)值，監控數據異常(chang)，判斷是否符合預警條(tiao)件。
對設備進(jin)行定(ding)制化預警(jing)監管；
自動觸(chu)發故(gu)障設備告警，規(gui)避事故(gu)的發生；
針(zhen)對智慧地鐵設備的維護、保養、檢(jian)修、配件更換提供合理參考。
