摘要

随着城市轨道交通的快速发展，轨道交通机电设备的稳定运行对保障城市轨道交通系统的安全、高效运营至关重要。传统的设备维护方式已难以满足日益增长的运营需求，基于大数据的故障预测与诊断技术为解决这一问题提供了新的思路。本文详细阐述了基于大数据的轨道交通机电设备故障预测与诊断的原理、方法及应用，通过构建多源数据采集体系、运用数据预处理和特征工程技术，结合机器学习与深度学习算法构建故障预测模型，并采用多种诊断方法实现故障的快速定位与原因分析。实例分析表明，该技术能够有效提高轨道交通机电设备故障预测的准确性和诊断效率，为轨道交通的可靠运行提供有力支持。

关键词