2.4.3 故障诊断（1）传统维护监测系统局限于故障报警信息的推送、显示和记录，无法提供故障诊断信息。智能运维平台可检测信号故障设备，运用多项式线性回归预测算法识别异常设备，建立典型故障案例和标准修程作业的专家知识库协助运维人员快速处置故障和执行修程作业；通过正则表达式算法，将报警信息与专家诊断进行在线匹配，依托对信号系统历史数据的分析，预判潜在故障，并提供故障分析、运营影响评估和维护诊断建议；通过调用关联的案例库，提供故障码解释、故障现象描述、故障原因分析以及处置措施；支持逻辑问答功能，可回答报警发生的分区、设备类型等信息，并进一步进行全局性推断。（2）传统维护监测系统无法系统地记录已处理故障的相关分析、处置及检修过程，不利于对故障检修知识的积累。智能运维平台可以通过文本记录与上传附件功能，记录每一条故障处理的详细信息，包括故障发生时间、地点、报警内容、涉及的具体设备及处置措施等，从而构建故障诊断案例库；支持关键字检索功能，还可利用智能匹配算法，为新出现故障推送案例库处置方法，作为维修指导的参考建议。2.4.4 健康管理城市轨道交通信号系统的安全运行依赖于对信号设备的定期维护和及时维修。实施科学的健康管理策略，对于确保设备在运行中维持高效率和可靠性至关重要。通过实施精细化监控和预防性维护措施，可显著降低故障发生概率，保障城市轨道交通系统的连续稳定运营。智能运维平台根据收集的数据对信号设备进行健康度评分，采用威布尔分布模型浴盆曲线算法评估设备的健康状态，区分其是处于健康、亚健康状态还是故障状态，并生成相应的维修建议。设备健康度评分是衡量设备状态和指导维护决策的关键指标，背后是智能运维平台对多维度信息的综合考量，包括设备当前运行状况、监测数据历史趋势、设计寿命预期、实际工作时间与频率、板卡CPU负荷、环境温湿度、累计工作时长及故障记录等运行数据。通过建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）技术构建1:1三维模型，将信号机房环境数据、在线监测数据及告警状态等信息整合于“一张图”中，突破原有二维数据的空间限制，实现数据空间信息的精准还原与多维度展示，得出全面反映设备状况的健康度评分。设备健康度评分作为一个多维度的综合评价体系，集成设备状况的多方面信息，用于指导设备的维护和管理，从而实现对设备状况的持续监控，为优化维护计划、降低运维成本、增强设备可靠性和系统整体稳定性提供强有力支持。3►
