基于人工智能的交通机电设备故障诊断技术
乔山山 （ 河南交通投资集团有限公司驻马店分公司 ）
叶晨光 （ 河南交通投资集团有限公司驻马店分公司 ）
https://doi.org/10.37155/2811-0633-0421-23Abstract
随着我国交通基础设施的飞速发展和智能化水平的不断提升，交通机电设备作为保障路网安全、高效、 稳定运行的核心支撑，其可靠性与可用性日益成为关注焦点。传统的故障诊断方法在面对现代交通机电系统日益复杂 的结构、海量的运行数据以及隐蔽性强的早期故障时，逐渐显现出诊断效率低、准确率不高、智能化程度不足等局限 性。人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技术，特别是机器学习、深度学习等领域的突破，为解决上述难题提供了 全新的思路与强大的工具。本文系统性地探讨了基于人工智能的交通机电设备故障诊断技术。首先，阐述了交通机电 设备的范畴、特点及其故障诊断面临的挑战；其次，梳理并分析了当前主流的AI故障诊断方法，包括基于机器学习、 深度学习、知识图谱及多模态融合的技术路径；接着，构建了一个通用的AI故障诊断技术框架，并结合隧道通风系 统、高速公路收费系统等典型应用场景进行了实例分析。
Keywords
人工智能；交通机电设备；故障诊断；机器学习；深度学习Full Text
PDFReferences
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Copyright © 2025 乔山山,叶晨光
Publishing time:2025-11-01
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