基于数字孪生与k-近邻算法的车间设备运行状态预测研究

由于传统车间设备运行状态预测不能有效利用历史数据进行学习,实时响应能力有限,难以在复杂调度环境中取得良好效果,因此文章提出一种数字孪生与k-近邻算法相结合的车间设备运行状态预测模型。构建车间设备实体在信息空间的数字孪生模型,并建立设备实体与模型之间的映射关系,从而获取实时特征数据,即设备的运行状态特征数据。运用k-近邻算法计算实时特征数据与历史数据之间的欧几里得距离,即计算设备当前运行状态与历史已知状态的相似度,最终通过前k个距离所对应的设备历史运行状态数据,预测设备的当前运行状态。该模型的本质是通过数字孪生的实时数据采集,获取指定设备运行状态特征数据,运用k-近邻算法预测设备的实时运行状态。相较以往研究,本研究贡献在于提高设备实时运行状态预测的准确率。如果将数字孪生、k-近邻算法与具备自我学习能力的相关算法相结合,模型的预测效果会更好。

基于互信息粒子群优化-长短期记忆神经网络医疗设备运行质量预测模型的慢性呼吸系统疾病诊疗设备智能管理研究

目的:基于互信息粒子群优化(PSO)-长短期记忆(LSTM)神经网络构建医疗设备运行质量预测模型,辅助慢性呼吸系统疾病诊疗设备智能管理。方法:采集设备基本数据、使用数据、维修数据和性能数据进行去噪和标准化处理,构建基于PSO-LSTM神经网络医疗设备运行质量预测模型(简称PSO-LSTM模型),制定设备使用、维护、维修及报废的智能管理方案。选取2019年8月至2023年7月新疆维吾尔自治区人民医院呼吸科临床在用的139台医疗设备,将2019年8月至2021年7月的67台设备采用经验管理模式,2021年8月至2023年7月的72台设备采用智能管理模式。计算传统循环神经网络(RNN)、LSTM神经网络模型训练集和测试集与PSO-LSTM神经网络模型的预测准确性,对比两种管理模式设备管理质量和设备使用操作与技术保障人员以及患者或家属对两种管理模式的管理满意度。结果:PSO-LSTM模型训练集预测准确性的平均绝对百分比误差(MAPE)值和均方根差(RMSE)值分别为0.014和0.008,测试集分别为0.032和0.018,均低于RNN和LSTM模型。采用智能管理模式的设备平均故障频次、平均开机率、管理成本平均增幅、平均维护执行率及平均报废合规率分别为(0.99±0.85)次/年、(95.74±2.16)%、(1.72±1.28)%、(96.49±1.97)%和(97.59±1.49)%,平均故障频次和管理成本平均增幅低于经验管理模式,平均开机率、平均维护执行率和平均报废合规率高于经验管理模式,差异有统计学意义(t=3.297、3.469、2.394、4.187、3.503,P<0.05);设备使用操作与技术保障人员及患者或家属对采用智能管理模式的设备性能、运行质量、管理方式、管理成本以及诊疗效果满意度评分分别为(94.73±1.85)分、(93.38±3.15)分、(93.48±2.02)分、(94.35±2.34)分和(95.14±2.07)分,均高于经验管理模式,差异有统计学意义(t=4.131、3.827、5.716、3.430、3.173,P<0.05)。结论:基于PSO-LSTM神经网络医疗设备运行质量预测模型能更准确地评估设备运行状况,提高医疗设备临床运行质量,改善临床服务满意度。

发电厂设备运行状态的在线数字孪生仿真系统

为提升设备运行状态监测效果,设计发电厂设备运行状态的在线数字孪生仿真系统。构建发电厂环境及设备的三维模型,依据虚拟发电厂与发电厂实际布局建立设备数字孪生体,通过实时数据驱动虚拟发电厂,获取在线仿真预测的孪生数据,输入自组织映射神经网络,输出设备运行状态监测结果,在线监测结果为发电厂管理提供辅助决策。仿真实验证明:该系统可有效采集设备相关信息冗余率低,可有效建立清晰的虚拟发电厂,实现设备运行状态在线监测;在不同天气情况下,该系统的微小故障发现率均较高,具备较优的在线监测效果。

基于Gabor变换的电网调度自动化设备运行状态监控技术

提出基于Gabor变换的电网调度自动化设备运行状态监控技术。该方法从电网调度自动化设备的大规模数据库技术和自动化电网调度技术入手,分别采集2项技术在电网调度自动化设备运行中存储和调度的状态信息,并将状态信息与Gabor变换结合,消除状态信息携带的干扰噪声,通过将优化后的状态信息输入以模糊神经网络与电网调度自动化设备健康评估体系为基础建立的设备运行状态监控模型中,实现电网调度自动化设备运行状态监控。实验结果表明,所提方法能够迅速监控电网调度自动化设备运行故障状态,监控功率与实际功率一致,监控精确度高。

浅谈水利水电工程机电设备运行的维护及检修

水利水电工程在灌溉、发电以及防洪抗旱等多个领域的重要性日益凸显,是我国现代化进程中不可或缺的组成部分。随着水利水电工程规模的不断扩大,涉及的机电设备种类与数量也呈现持续增长趋势,因此应强化对机电设备运行的维护和检修,确保设备运行的可靠性,以此提升生产效率与产品质量,满足社会发展和人们日常生活的需要。基于此,本文对水利水电工程机电设备运行的维护及检修进行探讨。

智能设备运行数据挖掘与异常检测方法研究

本文旨在研究智能设备运行数据的挖掘和异常检测方法,以提高对设备运行状态的监测和管理效率。首先,介绍了智能设备运行数据挖掘方法,包括数据采集、预处理和各种数据挖掘算法的应用。然后,探讨了智能设备异常检测方法,涵盖统计分析和机器学习两大类方法,并详细阐述了各种具体的异常检测手段。最后,通过案例分析验证了所提出方法的有效性和实用性。

冶金锅炉汽机设备运行及维护管理

现阶段我国的冶金行业的发展,对于能源的依赖较为严重,必须针对该问题,尽快进行冶金能源的深化研究。本文在明确锅炉汽机设备应用现状的前提下,通过优化设备前期的运行检查,不断完善冶金能源生产体系,并对锅炉汽机设备进行后期的维护管理,从而更好地保证能源得到合理的利用,提高生产效率,进一步为国家经济社会向全新方向转型,提供有力的支持。

基于三维场景的供热管网设备运行状态监测与故障预测研究

供热管网作为城市供热系统的重要组成部分,设备运行状态直接关系到供热质量和安全性。然而,传统的供热管网设备运行状态监测方法往往依赖于人工巡检或定期维护,不仅效率低下,而且难以实现实时监测和故障预警。本文以某公司为例,对供热管网设备运行状态监测与故障预测技术路线与系统进行设计,从设备运行状态监测与故障预警两个方面进行分析研究。

10kV线路设备运行维护要点分析

10kV线路设备是配电网电力输送的主要设施,与供电质量密切相关。这些设备包括电缆、架空线路、变压器、开关设备、避雷器等,它们共同构成了配电网的骨架,负责将电力从发电厂或变电站输送到各个用户端。10kV线路设备运行维护过程中存在安全隐患,不仅会降低10kV线路设备运行水平,还会对供电稳定性造成不良影响。因此,企业应深入分析10kV线路设备的运行维护问题,制定针对性处理措施,全面提升10kV线路设备的运行维护水平,确保供电稳定性和供电质量。

天然气长输管道设备运行维护技术措施分析

随着人民大众环保意识的持续提升和深化,天然气作为一项至关重要的能源资源,因其拥有清洁环保、高效燃烧以及价格相对亲民等多项优点,因此在近几年得到了极为广泛的运用。然而,值得关注的是,现阶段我国对于天然气长距离输送管道设备运行的维护工作仍然面临着诸多挑战和不足之处,例如相关从业人员的维护意识有待提高、维护机制尚需进一步完善、维护技术水平也有待提升等等,这些问题都给管道的正常运转带来了极大的困扰。鉴于此,本文将针对天然气长输管道设备运行维护的现状展开深入的剖析,并在此基础之上提出切实可行的维护策略。

基于模糊PID的配电网多设备运行协同控制研究

当多个设备在配电网中独立运行时,它们可能会因缺乏统一的调度和控制而出现相互干扰,进而导致系统电压稳定性差,因此提出基于模糊PID的配电网多设备运行协同控制研究。通过协调配电网中多个设备的功率,实现整个配电网的高效稳定运行,同时利用模糊PID控制方法对配电网节点功率进行实时修正,以应对电网中的不确定性和复杂性。为了确保协同控制的有效性和可行性,明确配电网多设备运行协同控制的约束条件,并基于多目标优化方法,实现配电网多设备的协同控制,优化整个配电网的运行性能。实验结果表明,该方法能有效协同控制配电网多设备同时运行,并保持系统电压的稳定,为电力系统的可持续发展提供了有力支持。

基于多特征融合的水电站设备运行状态检测研究

研究基于多特征融合的水电站设备运行状态检测方法,构造判断矩阵,计算最大特征值和对应的特征向量,对权重进行赋值,计算因素重要性并排序,构建水电站设备运行状态检测模型。对采集到的数据进行归一化处理,得到对应的状态向量,通过比较阈值与状态向量的大小来判断设备是否为异常的运行状态从而完成检测。通过实验验证该方法可获得故障位置,符合预期检测目标。

变电站设备运行数据挖掘与故障预测研究

常规的设备运行数据挖掘与故障预测机制多设定为单向结构,数据处理效率低,导致最终得出的预测平均差增加。为此提出对变电站设备运行数据挖掘与故障预测研究。根据当前的处理需求,先进行设备运行数据采集及预处理,采用多层级的方式,提升数据处理效率,设置多层级数据挖掘机制和异常感知节点。以此为基础,构建变电站设备运行数据挖掘与故障预测模型,采用双塔式处理及定实现故障预测,测试结果表明:针对预设的电压、短路、过流、变压器故障和断路器故障五种潜在故障,最终经过三个周期的测定,最终得出的预测平均差均被较好地控制在2.9以下,说明此次结合实际所设计的设备运行数据挖掘与故障预测方法更加稳定、高效,处理效率更高,为后续的应用执行提供更多便捷。

城市配电设备运行及自动化技术研究

本文全面探讨了城市配电设备的运行及其自动化技术的关键方面,涵盖了配电网络结构的合理设计、技术创新的应用,以及自动化控制和调度水平的优化。详细分析了中压变电所的作用、10kV断路器和开关柜的现状,微网与分布式能源的集成,以及可再生能源的接入和管理。此外,还强调了设备状态监测、故障诊断、预测与容量规划在提升电网效率和可靠性方面的重要性。本文旨在提供一个全面的视角,去理解和评估当前城市配电系统面临的挑战和机遇,为未来的技术改进和策略制定提供参考。

电力设备运行监测系统的构建与优化

本文旨在构建并优化电力设备运行监测系统,第一,通过先进的传感器技术和物联网(IoT)技术,实现电力设备的实时状态监测。第二,借助深度学习算法优化设备状态识别,提高识别的精度和效率。第三,以云计算和边缘计算为基础,构建高效稳定的数据处理与分析平台。第四,运用大数据技术,对电力设备运行的大量数据进行高效分析,以实现电力设备的故障预测和维护决策,从而显著提高电力系统的安全性、稳定性和经济性。此外,本文还探讨了一种模块化、可扩展的系统架构,便于未来系统的升级和扩展。

污水处理厂设备运行的管理及维护策略

伴随我国科技飞速发展,市场经济不断进步,使大量先进技术流入各行各业的生产流程之中。其中包括污水处理行业,在处理各类污水期间,必须使用各种现代化设备,若是平常运营阶段,机械设备发生了失效问题,必定会影响到污水的处理效果。所以确保污水处理厂安全运行的重点就是科学选择处理污水的机械设备,在设备实际运行中,应当采用多功能机械设备落实处理工作,但采用多功能机械设备会让后续维护与防护难度加大。故此,本文主要分析污水处理管理内容及设备运行管理中存在的问题,针对性提出有效维护措施,仅供参考。

220kV升电站设备运行维护及安全稳定运行研究

升电站作为风电场建设重要环节,具有变换、汇集与输送电能作用,其设备运行稳定性愈发受到重视,对设备运行维护提出更高要求。本文以某海上风电系统升电站为例,简要阐述升电站设备现状,对220kV升电站设备的运行维护方法予以分析,提出安全稳定运行策略。

基于改进YOLOv3算法的变电站设备运行实时监测方法

常规的变电站设备运行监测方法以设备运行状态量采集为主,并未考虑到设备运行的时变性,无法满足变电站设备运行监测的实时性需求。因此,设计了基于改进YOLOv3算法的变电站设备运行实时监测方法。构建变电站设备运行实时监测架构,配置变电站设备运行的监测任务,并识别与跟踪设备监测目标,实现变电站设备运行的有效监测。利用TWUHF-G14传感器采集变电站设备运行状态数据,并对其进行数据预处理。基于此,利用改进YOLOv3算法优化变电设备运行监测网络,分析变电站设备的形状、运行状态等特点,并根据改进YOLOv3算法调整监测网络结构,满足设备监测的实时性需求。采用对比实验,验证了该方法的实时监测性能更佳,能够应用于实际生活中。

融合LSD算法与深度学习的变电所设备运行状态监测

针对传统的变电所设备监测面临的人工巡检等挑战,提出一种融合直线段检测(line segment detector,LSD)算法与深度学习的变电所设备运行状态监测。该方法首先应用LSD算法对电柜开关进行快速定位,生成所需的图像数据集;其次,生成的图像数据集被用于训练深度学习模型,实现精确识别电力设备工作状态。通过在真实场景下的应用验证,证明了该深度学习模型结合LSD算法在电柜设备运行状态监测中的有效性和适应性。

火电厂电气设备运行故障及处理措施的研究

本文着重研究火电厂电气设备运行中常见的故障类型及其对应的处理措施。通过深入分析电气设备的工作原理和实际操作经验,总结出一套针对各类故障的有效解决方案。文章首先概述了火电厂电气设备的重要性及其在运行过程中可能遇到的各种挑战,然后详细探讨了常见的故障类型,包括电气连接问题、设备老化、过载及短路等。针对这些故障,本文提出了一系列实用的处理措施,如定期检查维护、设备更新升级、优化运行参数及采用先进的故障诊断技术等。这些措施的实施旨在提高火电厂电气设备的运行可靠性,降低故障发生率,从而确保电厂安全、稳定、高效地运行。