随着我国高速公路建设的快速发展,高速公路通车里程总长不断突破新高,高速公路网越来越便利,汽车出行方式越来越受到广大民众的青睐。另外,据最新统计数据显示,中国私家车保有量、新能源汽车保有量均达到历史峰值。过去一年汽车新注册量和年增量也达到历史最高水平。汽车保有量的增加,给交通带来了新的通行压力,于是基于"大数据"分析的"智能交通"被提出和实施,智能交通的实施离不开智能机电设备的支持,数以千万计的智能设备不断被部署,给设备的管理维护带来了巨大的挑战,传统的机电设备维护方法已不能再完全胜任设备维护任务。本课题在分析了机电设备维护特点的基础上,对现有的机电设备管理软件系统不足进行了剖析,最终提出了一种新的改进方案。该方案紧跟"智能交通"的步伐,在现有软件系统的基础上增加了数据智能分析引擎模块,其可以充分利用"大数据"技术的优势,+对机电设备相关的多种数据进行分析,从而挖掘出对设备故障的预防和排除有用的信息,进而利用这些信息来辅助维护人员进行设备维护,使故障的预防和排除更有针对性,大大降低了维护人员的专业性要求,减少了维护人员的工作量,提高了维护效率。本文首先对机电设备维护的背景和国内外研究现状进行归纳。然后对现有的高速机电设备系统、维护实施方式和管理软件进行详细介绍。接着对多种数据挖掘算法进行分析,提出数据分析引擎设计方案。最后,详细阐述了整个软件管理系统的搭建和测试过程,并对本课题所做工作进行总结和展望。