摘要：为更好地进行铁路机务设备工作状态管理,降低维修成本,设计并实现了基于设备健康管理(EHM,Equipment Health Management)理念的铁路机务设备大数据健康管理系统。该系统通过层次分析法、自回归(AR,Autoregressive)模型、支持向量机(SVM,Support Vector Machine)模型,实现了铁路机务设备运行状态实时监测、健康趋势预测分析(准确率到达96.2%)、故障预测分析(准确率到达99.08%)、风险评估预警等功能。系统的运用有效的降低铁路机务设备维修成本,为铁路机务设备的信息化健康管理起到示范作用。

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