弱电系统设备运维的智能监测与故障预测技术研究

Abstract

在智慧城市和智能基础设施快速发展的背景下，弱电系统已逐渐成为建筑、交通、文旅设施及公共安全系统运行的核心技术支撑。但实践中由于弱电设备类型多样、分布区域分散、运行状态复杂，加之传统运维方式仍以人工巡检、被动维修为主，导致故障发现滞后、停机时间长、维护成本高、系统可靠性难以保障。本研究结果表明，基于多源数据融合的智能监测体系可显著提升弱电系统的异常检测及时性，而深度学习预测模型与规则引擎的协同机制能够实现故障的提前预判，为索道弱电系统、楼宇弱电系统及交通综合弱电系统提供可靠的主动式维护支撑，对提升设施安全水平、降低停机损失具有重要的理论价值和实践意义。