基于机器学习的船闸机电远程故障诊断模式研究

水运是综合运输体系的重要组成部分,具有运量大、成本低、能耗小、污染少等优势。船闸是保障水运航道安全和高效运行的关键节点,针对船闸的传统机电运维方式存在的耗费人力、效率低、响应不及时等问题,提出一种基于机器学习理论的船闸机电远程故障诊断模式,为船闸机电设备的智能化运维提供一种新思路。利用船闸机电设备历史运行数据,通过对机器学习模型的训练学习,以设备实时状态数据为输入,自动分析故障征兆,实现故障早期预警、自动确定故障类型、快速定位故障根源、提供各可疑项概率分析,为维护人员的维修工作提供指引。