基于大数据分析的6.6kV电动机故障预测与维护优化
杜 峰 （ 中广核核电运营有限公司 ）
孙赛赛 （ 中广核核电运营有限公司 ）
李欢欢 （ 中广核核电运营有限公司 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5170-0710-71Abstract
6.6kV电动机运行受多种因素影响易出现故障。大数据分析技术涵盖数据采集、存储等多环节，能为故 障预测提供支撑。通过构建故障预测模型，设计故障预测系统，可实现数据采集处理、模型构建及性能评估优化。基 于大数据分析优化维护策略，能提高故障预测准确性，实现预防性维护，合理调配资源，提升企业生产效率与经济效 益，保障电动机可靠运行。
Keywords
6.6kV电动机；大数据分析；故障预测；维护优化Full Text
PDFReferences
[1]师永森,曹小伟.浅谈永磁同步电动机自循环水冷系
统的故障分析与处理[J].中国应急管理科学,2021,(11):104-
107.
[2]刘阳光.基于大数据分析的机电设备故障预警系统
研究[J].你好成都(中英文),2023(29):0052-0054.
[3]李阳,雷刚.基于大数据的特种设备故障预警与检测
研究[J].装备维修技术,2023(4):55-58.
[4]赵海涛.基于大数据的充电设备智能预测与维护研
究[J].电力自动化设备，2021，39(2)：56-63.
统的故障分析与处理[J].中国应急管理科学,2021,(11):104-
107.
[2]刘阳光.基于大数据分析的机电设备故障预警系统
研究[J].你好成都(中英文),2023(29):0052-0054.
[3]李阳,雷刚.基于大数据的特种设备故障预警与检测
研究[J].装备维修技术,2023(4):55-58.
[4]赵海涛.基于大数据的充电设备智能预测与维护研
究[J].电力自动化设备，2021，39(2)：56-63.
Copyright © 2025 杜 峰,孙赛赛,李欢欢
Publishing time:2025-10-31
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
