简介：摘要随着经济的发展，输变电发展速度越来越快。面对这种情况，要想保证输变电线路施工质量，就需要提升输变电线路施工技术的应用质量，并对输变电线路展开科学的管理和维护，这是促进我国输变电线路施工良好发展的必然条件。为今后输变电线路的稳定运行打好基础，满足人们对电能运行需求的同时，促进我国输变电线路施工的发展。

简介：摘要随着社会的发展和科技的进步，我国电网建设步伐不断加快，电力系统信息化水平取得了显著突破，智能化程度逐渐升级，传统的基于周期的检修手段已不能适应电网发展需求。状态检修是输变电设备组日常维护的重要方面，其涉及到状态监测、故障分析、故障诊断、设备使用寿命管理和预测、设备保养和维护、信息管理与决策等多个方面，做好这项工作对于提高设备组工作效率、延长设备使用寿命、保证电力系统供电的安全性和可靠性具有作用。

简介：摘要 ：轧辊磨床在冶金行业中是非常重要不可缺少的一个设备，然而却对轧辊磨床运行状态的监测比较欠缺，结合这一情况，提出了轧辊磨床状态故障监测技术。本文首先对轧辊磨床状态监测方式和方法进行了介绍，结合 状态监测传感器型号选择和 信号特征提取，对轧辊磨床故障预测方法进行了深入的探究，望通过对轧辊磨床状态监测与故障预测技术的分析与探究可以为冶金行业的可持续发展提供一定参考。

简介：摘要本文阐述了传统电力线路检修存在的缺陷和不足，并且对电力线路状态检修和缺陷预测进行了综合分析，希望可以提出相应策略促进电力领域发展。

简介：摘要：电力线路检修和缺陷的预测能够很好地促进我国供电企业的发展。为了使我国的供电企业电力管理水平的不断提高, 文章从电力线路检修的准备工作开始, 就当前我国供电企业电力线路检修存在的问题进行了分析, 提出了电力线路检修缺陷预测的重要性以及缺陷预测的方法, 希望能够为我国的电力系统检修缺陷的预测等提供一定的参考。

简介：摘要:电气设备在现代工业中扮演着重要角色，因此对其状态监测与预测维护技术的研究具有重要意义。本文就电气设备状态监测与预测维护技术进行了综述。首先，介绍了状态监测的意义，包括降低停机时间、提高安全性等。接着，探讨了常用的监测方法，如振动分析、红外热像技术等。此外，论文还介绍了预测维护技术，包括基于数据驱动的方法和基于物理模型的方法。最后，总结了当前技术的发展趋势，强调了人工智能和大数据在电气设备维护领域的潜在应用。综合而言，电气设备状态监测与预测维护技术为保障工业运行安全和效率提供了重要手段。

简介：摘要改革开放以来，我国的电网发展不断的扩大，电网系统经过不断的改革适应人们的需求增长，电力系统网络结构变得越来越复杂，传统的电路线等维修方法已经不能适应当前发展的需要，基于目前电网线路的特点，以及为了满足社会发展的要求，确保电力线路安全性传输，提高电网线路的可靠性，电网线路必须得到及时的维护和检修。本文阐述了电力线路的传统的修复方法的缺点，提出新的建议，确保电源线路保持良好的运行状态，出现异常及时维护检修系统，建立电线缺陷预测系统，希望能有效的解决安全运行增加可靠性。

简介：摘要随着我国经济社会的高速发展，当前社会生产生活对于电力的需求呈现出巨大的需求，这就极大的促使了我国的电力行业飞速的发展。然而随着电力需求的不断增大，电力线路的负荷越来越大，由此便十分容易致使我国的电网线路产生大量的故障，如此一来不但严重的影响社会生产生活的正常电力供应，同时也会造成电力企业巨大的经济效益损失。本文将基于笔者多年的电力线路检修及缺陷预测的实践，对电力线路检修的方式、存在的缺陷、危险以及缺陷预测的重要性等展开论述，并据此探讨电力线路缺陷预测方式的选择。

简介：摘要随着社会主义市场经济的不断繁荣与发展，我国的各个行业都进入到了一个快速发展阶段，与此同时，包括电力行业在内的各个行业的竞争也变得日趋激烈。再加上电网规模的不断扩大和联系性的不断加强，给电力系统的检修与维护增加了难度，也带来了挑战。而为了满足新形势电力市场的需要，各个电力企业或是部门必须加强技术创新，提供更具优势、可靠性的服务，提高自身的综合竞争力，以此来保证自己在电力行业中的地位。近年来很多的电力企业都将目光投向了电力线路的状态检修和缺陷预测上面来，旨在通过提高线路的检修盒缺陷的预测水平来提高企业的竞争力，在这种情况下，对于电力线路的状态检修和缺陷预测进行研究和分析具有重要的现实意义。

简介：摘要针对高速公路交通拥堵的问题，基于采集的流量、速度、占有率等交通流数据资源，综合运用交通流理论、量纲分析法、数据归纳技术等理论与技术方法，基于定性与定量相结合、理论与实际相结合的原则，开展高速公路交通运行状态评价方法、状态特征分析方法及状态预测方法研究。

简介：摘要：汽轮机组一般依靠传感器和采集系统来收集实时数据，这些数据包含了工作过程的大量信息，得益于传感器的快速发展，其分布在不同部位的传感器部件可稳定可靠的运行在环境复杂、恶劣的汽轮机组内部，所采集的数据也更加精准。依据多种类传感器所采集的信息，对汽轮机组的监测变量通过各类数据挖掘算法进行挖掘和分析，可以实现多种研究目的，其多类信息数据包含振动、温度、压力等，每种不同信息的变化都对应着汽轮机组状态的变化。对这些信息进行有效预测后，再对其进行分类，可以实现对汽轮机组状态的预测，为后续汽轮机组的运行、检修和调控提供指导，有利于机组的平稳、安全、经济运行。

简介：摘要：本文综合探讨了电力设备状态监测与故障预测的关键技术，包括光纤传感技术、在线监测技术、高频监测技术、机器学习方法、深度学习方法和时间序列分析。通过案例分析，展示了如何利用这些技术对变压器设备进行实时数据采集、特征提取、故障诊断和寿命预测，有效提升了变压器设备的可靠性和安全性，降低了维护成本，延长了使用寿命。

简介：摘要: 本论文探讨了电气设备状态监测与预测维护策略的研究。随着工业技术的发展，电气设备在生产过程中起着关键作用。为了确保生产的可靠性和安全性，电气设备的状态监测与维护变得至关重要。本文首先回顾了电气设备状态监测技术的发展，然后介绍了基于数据驱动和机器学习的预测维护方法。接着，讨论了该策略在实际工业环境中的应用，包括降低停机时间、提高设备利用率和降低维护成本等方面的优势。最后，通过案例研究验证了该策略的有效性和实用性。通过本研究，可以为电气设备的运维提供可行的监测和预测维护方案。

简介：摘要随着科学技术的发展，我国的智能电网的建设正在进一步的推进，电力线路的状态检修是电网建设环节中不可缺少的举措，而科技的进步已经促进我国对地下的交联线路展开状态检修，状态检修的工作需要一定的技术手段，本文针对电力线路状态检修和缺陷预测展开进一步的研究，从而提出相应的检测技术和方法。

简介：

简介：【摘 要】：目的 分析骨科护士心理状态，了解相关影响因素，并在基于机器学习构建骨科护士心理状态预测模型。方法 选取2021年6月某市8所医院的168名骨科护士为研究对象，以症状自评量表（SCL-90）调查骨科护士心理状态，经单因素、多因素Logistic回归分析筛选出预测因子，基于机器学习应用支持向量机（RBF-SVM）、Logistic回归、线性判别式分析（LDA）三种分类器构建预测骨科护士心理状态模型，比较三种模型预测价值。结果 骨科护士SCL-90平均分（125.43±24.19）分，其中67例筛选为阳性，存在心理问题。经单因素、多因素分析证实护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为骨科护士心理状态独立影响因素（P＜0.05）。基于机器学习，应用RBF-SVM构建的骨科护士心理状态预测模型预测价值最高，优于Logistic回归、LDA。结论 骨科护士心理状态影响因素众多，护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为主要影响因素，基于机器学习以RBF-SVM构建预测模型能够较为准确的识别心理状态不佳的护士。

简介：摘要：传统水电检修和设备维护模式存在的缺点和问题不容忽视，且日益成为电力生产安全事故的焦点和“始作俑者”。研究物联网建设、模型系统工程和大数据分析技术实现水电设备工况分析等功能是目前水电能源行业数字化转型的重要课题。大唐彭水水电站从系统架构、设备编码、算法逻辑和数据处理等发面研究并应用了基于模型的水电设备工况及趋势预警系统，通过两个应用案例验证该系统的有效性和实现数字化转型的重要意义：管用、实用、好用是实现数字化转型和智慧电厂建设的出初衷和原则。

简介：摘要：本论文研究了在智能制造环境中，如何有效地进行设备状态监测与预测维护。智能制造旨在提高生产效率和设备可靠性，因此设备状态的实时监测和预测维护变得至关重要。本研究聚焦于开发先进的传感技术和数据分析方法，以实时收集设备状态数据，并通过机器学习和数据挖掘技术进行预测性维护。研究结果表明，有效的设备状态监测与预测维护可以显著减少生产停机时间，提高设备利用率，降低维护成本，从而在智能制造中取得重要的竞争优势。

简介：摘要：随着人工智能、大数据和物联网等技术的快速发展，智能监控与状态预测技术在工业领域得到了广泛应用。这些先进技术的引入可以使卷包车间设备实现远程实时监控、数据分析和状态预测，提高设备利用率、降低维修成本，并最终提升生产效率和产品质量。

简介：摘要：随着电气设备在工业生产和生活中的重要性不断增加，对电气设备状态进行监测与预测成为一项关键任务。基于深度学习的方法具有强大的模式识别和特征学习能力，它能够从大量的电气设备数据中挖掘出有用的信息，并实现准确的状态监测与预测。本文旨在研究基于深度学习的电气设备状态监测与预测的理论基础和关键技术，以及其在故障诊断、剩余寿命预测和整体生命周期预测中的应用。通过深入研究和应用这些技术，期望能提高电气设备的可靠性和安全性，并降低维修成本和生产停机时间。