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
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