关键基础技术

公司攻克了轨道交通供电领域大数据采集、结构化与非结构化数据高效存储、并行分布式数据处理、海量数据融合分析、跨媒体数据挖掘及大数据可视化技术在内的多项关键技术，构建了智能牵引供电系统大数据整套技术体系，广泛应用于铁路智能供电调度（SCADA）系统、城市轨道交通电力监控（PSCADA）系统、铁路供电安全检测监测系统（6C系统）综合数据处理中心等多个产品。

公司持续致力于包括深度学习、机器视觉、自然语言处理、语音识别、知识图谱等人工智能技术的研究和应用。基于深度学习和机器视觉技术的接触网悬挂状态检测监测装置（4C）及图像智能识别软件确保了接触网零部件检测和缺陷识别能力的持续提升。基于知识图谱和规则引擎技术的铁路变电故障预测与健康管理系统（PHM），具备强大的逻辑推理和辅助决策能力，实现对变压器、断路器等关键设备进行健康评估和寿命预测，制定维护策略，延长设备运行周期。

基于云计算技术在存储空间、处理能力、数据服务、网络组件等方面强大的资源优化配置能力，公司在轨道交通领域构建了面向智能监控的工控私有云技术体系，以及面向智能运维的公有云技术体系，可支撑干线铁路以及城市轨道交通行业不同业务的技术需求，实现集中的组件服务和“云边端”的高效协同，在提高系统可靠性和时效性的同时，支持与其他相关系统的协调联动。

公司基于数字孪生技术最新发展，突破了三维建模与可视化、仿真与模拟、虚拟现实、数据融合与互操作等多种关键技术，构建了BIM+GIS建维一体数字孪生技术平台，形成了轨道交通供变电设备几何、物理、行为、规则等轻量化模型技术体系。针对建设及运维全生命周期的多应用场景，提供物理实体与孪生体在设计、制造、动态管理及运维等全生命周期虚实映射的技术路径。技术体系已成功应用于铁路变电故障预测与健康管理系统（PHM）以及牵引变电所辅助监控系统等产品。