EOMS設備健康監測系統能夠對電氣設備維保記錄、運行數據、電氣日常管理方面的數據進行收集、分析、篩選。通過收集現有系統中電氣設備運行數據、設備維保記錄、在線監測系統記錄、工作記錄、檢查記錄、設備問題或隱患等，并將所有信息與設備和平臺進行關聯，生成工作人員需要的報表內容，并從電氣設備管理、數據標準化服務、報表數據分析等方面提升電氣設備標準化、智能化管理，具備數據分析和輔助決策能力。可視化方式全面展示各平臺的設備實時健康評估狀態，便于全面掌握準確的設備狀態進行預測和總體分析。

　　進行多元線性回歸算法分析，對偏移量和權重量進行大數據分析調整計算，獲取設備監測端的評估分數，為設備運維提供數據支持。

　　通過數據清洗、數據特征表建立和減約，通過故障樹分析方法分析各采集特征值與故障的關聯度并形成TensorFlow神經網絡的算法模型。伴隨系統數據的完善及人工矯正，神經網絡的算法自動調整。

　　內嵌算法

　　1、神經網絡（Neural Network）：

　　利用神經網絡進行電氣設備健康評估可以通過學習歷史數據，預測未來可能的故障情況。神經網絡可以自適應地學習，并通過反饋機制不斷地優化預測模型，提高預測準確率。

　　2、支持向量機（Support Vector Machine）：

　　支持向量機是一種監督學習算法，可以用于電氣設備的分類和預測。通過支持向量機的分類和預測模型，可以對電氣設備的健康狀況進行評估。

　　3、決策樹（Decision Tree）：

　　決策樹是一種預測模型，可以用于電氣設備的健康評估和故障診斷。通過決策樹的分類和預測模型，可以對電氣設備的健康狀況進行評估，并預測可能的故障情況。

　　4、遺傳算法（Genetic Algorithm）：

　　遺傳算法是一種優化算法，可以用于電氣設備的優化設計和參數調整。通過遺傳算法的優化模型，可以優化電氣設備的工作效率和壽命，從而提高其健康狀況和性能。

　　基于大數據AI的設備健康評估方法

　　1、狀態監測：

　　利用各種傳感器和監測設備對設備進行狀態監測，比如溫度、振動、電流等參數的監測。

　　2、維修記錄：

　　記錄設備的維修情況和維修歷史，包括故障類型、維修時間、維修人員等信息。

　　3、可用性評估：

　　評估設備的可用性，包括故障率、平均故障時間、平均修復時間、平均無故障時間等指標。

　　4、操作記錄：

　　記錄設備的操作情況和操作歷史，包括使用時間、使用頻率、使用人員等信息。

　　5、檢查和測試：

　　對設備進行定期檢查和測試，以確定設備的健康狀況。檢查和測試包括外觀檢查、電氣測試、機械測試等多項測試。

　　6、預防性維護：

　　通過定期更換零部件和潤滑劑、清洗設備、調整設備等方式，對設備進行預防性維護，以最大限度地保障設備的穩定運行。

　　通過以上幾個方面數據來源的評估，經過大數據分析在設備異常、故障等情況下不同監測數據的呈現及趨勢建立神經網絡算法模型，后續實時數據進入模型中經過運算判斷設備健康狀態情況，以及設備健康狀態趨勢預測，為預防性維修提供決策依據。

　　鶴壁市

　　鶴壁市是封神榜故事發生地，商朝首都朝歌、戰國七雄之趙國都城中牟均位于鶴壁市區。林、石、衛、康、殷姓及韓國（朝鮮）康氏、琴氏等姓氏起源于此，鶴壁是東亞民族姓氏的重要發祥地。鶴壁市先進的電子工業為中國載人航天計劃提供了通信設備技術支持，世界上最大的射電望遠鏡FAST核心部件由鶴壁制造。作為全球最大的金屬鎂基地，鶴壁的金屬鎂新材料還應用于智能手機、航空航天及導彈領域。2023年，鶴壁市全市生產總值1033.2億元。