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。

　　邯郸市是国家历史文化名城，有3100年的建城史。战国时期邯郸作为赵国都城达158年；西汉时期，邯郸为赵国（藩国）王都，与洛阳、临淄、宛城、成都共享“五大都会”盛名；三国魏晋南北朝时期，邯郸南部的邺城（今临漳县境内）先后为曹魏、后赵、冉魏、前燕、东魏、北齐六朝古都；五代时期，邯郸东部的大名初为后唐国都，后为后唐、后晋、后汉、后周和北宋的陪都。出自邯郸或与邯郸有关的成语典故达1584条，被誉为“中国成语典故之都”。

　　邯郸市是国家园林城市、中国优秀旅游城市、全国绿化模范城市、全国双拥模范城市、全国社会治安综合治理优秀城市、全国文明城市，截至2022年拥有涉县娲皇宫、广府古城2处5A级景区、15处4A级景区、2处国家风景名胜区、5处国家水利风景区、3处国家湿地公园、1处国家地质公园、1处国家自然保护区。

　　2023年，邯郸市生产总值完成4382.2亿元，同比增长5.7%。