简介:摘要:本文探讨了人工智能在轨道交通设备维护决策中的应用。首先介绍了故障预测和预防以及维修计划优化两个潜在应用领域。针对故障预测和预防,重点讨论了传感器数据分析和基于机器学习的故障模式识别方法。在维修计划优化方面,重点探讨了数据驱动的维修策略和基于优化算法的维修排程。其次,讨论了人工智能在资源管理和库存控制方面的应用,包括预测零件需求和库存优化算法。然后,探讨了人工智能在轨道交通设备维护决策中面临的挑战,如数据质量和可用性、复杂的系统特性以及模型解释性和可信度。最后,通过成功案例分析,展示了人工智能在轨道交通设备维护中的实际应用和效果。