創科方案 |
大数据支撑的铁路系统轨道变换器故障预测平台
(編號: S-1477) |
試驗項目 |
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方案特點 |
- 利用分散式處理器去收集路軌轉換器(Point Machine)每一次操作的運行資料 (包括電機運行電壓,電流,溫度以及震動資料)
- AI模型會利用收集到的資料去預測路軌轉換器下一次操作的性能表現,就是電機運行的電壓和電流曲線
- AI模型也會加入其他現場資料 去作出預測,包括路軌轉換器在操作的時候電機表面溫度的轉變以及震動
- 當AI模型發現路軌轉換器操作時的性能表現不似預期,就會發出預警信號
- 系統會包括網頁介面, 讓用戶去管理平臺,觀看歷史資料,進行資料分析培訓AI模型
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試驗應用及預期成果 |
- 試驗專案會包括最多四個現場資料收集點, 系統使用者將可以透過互聯網及網頁去觀看路軌轉換器的操作運行資料
- 當AI模型在收集數百次路軌轉換器操作運行資料以及完成學習之後,將可以進行路軌轉換器性能預測及發出預警信號
- 如果條件允許,可以在實驗室環境之下不間斷地操作路軌轉換器,讓AI模型更快速地完成學習,更快地投入使用
- 當AI模型預測變得準確,鐵路系統營運者可以在基於設備狀態的條件去計畫維修保養工作
- 因為緊急維修路軌轉換器的情況可以被消除,鐵路系統的整體可靠性將會提高
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附加方案資料 |
GDEPRI - MTR-PM-Technical Proposal V1.2.pptx
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方案提供者資料 |
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