本论文旨在研究地铁电气设备的故障诊断与智能化维护技术，以提高地铁系统的可靠性和安全性。首先，通过文献综述和实地调研，总结了当前地铁电气设备故障诊断和维护存在的问题和挑战。然后，提出了一种基于先进技术如机器学习和物联网的智能化维护方案，以实现实时监测和预测故障，提高维护效率。通过案例研究和试验验证，证明了该方案的有效性和可行性。最后，讨论了未来地铁电气设备维护领域的研究方向和发展趋势。本研究为地铁系统的电气设备管理和维护提供了有力支持，有望在提高地铁系统运行效率和安全性方面产生积极影响。

通过对各要素的递次分布规律的解释，可以使系统的脆弱性逐步得到有效的控制，从而达到失效的安全性和最小的损失。根据城市轨道交通的脆弱性特点，提出了相应的人员、设备和环境控制对策。