人工智能在铁路机车检修方案优化与决策支持中的应用研究

摘要

传统基于固定周期的机车检修模式难以满足铁路现代化发展对安全与效率的需求。本文系统研究了人工智能技术在机车检修领域的应用，旨在实现检修方案的优化与决策支持的智能化。文章分析了基于机器学习的故障预测、基于深度学习的视觉检测等关键技术，阐述了其如何构建从数据感知到智能决策的完整技术框架。研究表明，人工智能能驱动检修模式从“计划维修”向“预测性维修”战略转型，从而显著提升检修精度、优化资源配置，为铁路机务智能化升级提供核心解决方案。