EOMS设备健康监测系统能够对电气设备维保记录、运行数据、电气日常管理方面的数据进行收集、分析、筛选。通过收集现有系统中电气设备运行数据、设备维保记录、在线监测系统记录、工作记录、检查记录、设备问题或隐患等，并将所有信息与设备和平台进行关联，生成工作人员需要的报表内容，并从电气设备管理、数据标准化服务、报表数据分析等方面提升电气设备标准化、智能化管理，具备数据分析和辅助决策能力。可视化方式全面展示各平台的设备实时健康评估状态，便于全面掌握准确的设备状态进行预测和总体分析。

　　进行多元线性回归算法分析，对偏移量和权重量进行大数据分析调整计算，获取设备监测端的评估分数，为设备运维提供数据支持。

　　通过数据清洗、数据特征表建立和减约，通过故障树分析方法分析各采集特征值与故障的关联度并形成TensorFlow神经网络的算法模型。伴随系统数据的完善及人工矫正，神经网络的算法自动调整。

　　内嵌算法

　　1、神经网络（Neural Network）：

　　利用神经网络进行电气设备健康评估可以通过学习历史数据，预测未来可能的故障情况。神经网络可以自适应地学习，并通过反馈机制不断地优化预测模型，提高预测准确率。

　　2、支持向量机（Support Vector Machine）：

　　支持向量机是一种监督学习算法，可以用于电气设备的分类和预测。通过支持向量机的分类和预测模型，可以对电气设备的健康状况进行评估。

　　3、决策树（Decision Tree）：

　　决策树是一种预测模型，可以用于电气设备的健康评估和故障诊断。通过决策树的分类和预测模型，可以对电气设备的健康状况进行评估，并预测可能的故障情况。

　　4、遗传算法（Genetic Algorithm）：

　　遗传算法是一种优化算法，可以用于电气设备的优化设计和参数调整。通过遗传算法的优化模型，可以优化电气设备的工作效率和寿命，从而提高其健康状况和性能。

　　基于大数据AI的设备健康评估方法

　　1、状态监测：

　　利用各种传感器和监测设备对设备进行状态监测，比如温度、振动、电流等参数的监测。

　　2、维修记录：

　　记录设备的维修情况和维修历史，包括故障类型、维修时间、维修人员等信息。

　　3、可用性评估：

　　评估设备的可用性，包括故障率、平均故障时间、平均修复时间、平均无故障时间等指标。

　　4、操作记录：

　　记录设备的操作情况和操作历史，包括使用时间、使用频率、使用人员等信息。

　　5、检查和测试：

　　对设备进行定期检查和测试，以确定设备的健康状况。检查和测试包括外观检查、电气测试、机械测试等多项测试。

　　6、预防性维护：

　　通过定期更换零部件和润滑剂、清洗设备、调整设备等方式，对设备进行预防性维护，以最大限度地保障设备的稳定运行。

　　通过以上几个方面数据来源的评估，经过大数据分析在设备异常、故障等情况下不同监测数据的呈现及趋势建立神经网络算法模型，后续实时数据进入模型中经过运算判断设备健康状态情况，以及设备健康状态趋势预测，为预防性维修提供决策依据。

　　鹤壁市

　　鹤壁市是封神榜故事发生地，商朝首都朝歌、战国七雄之赵国都城中牟均位于鹤壁市区。林、石、卫、康、殷姓及韩国（朝鲜）康氏、琴氏等姓氏起源于此，鹤壁是东亚民族姓氏的重要发祥地。鹤壁市先进的电子工业为中国载人航天计划提供了通信设备技术支持，世界上最大的射电望远镜FAST核心部件由鹤壁制造。作为全球最大的金属镁基地，鹤壁的金属镁新材料还应用于智能手机、航空航天及导弹领域。2023年，鹤壁市全市生产总值1033.2亿元。