基于健康样本的风电机组滚动轴承状态评估

针对风电机组运行工况复杂,故障样本的缺乏,难以进行有效诊断的情况,提出了一种基于健康样本的风电机组滚动轴承状态评估方法。该方法充分利用风电机组健康状态监测数据资源,采用径向基函数插值理论,建立了风速、转速和轴承状态参数间的映射关系,通过振动偏差有效地对风电机组滚动轴承运行状态进行实时评估。数据分析表明,该方法克服了单一静态阈值报警的不足,能有效地识别出风电机组工况变化时轴承存在的异常,为风电机组轴承健康评估提供了新的思路。

基于健康样本的风电机组状态评估与异常检测系统

针对目前风电机组状态监测系统存在的不足,提出了基于健康样本的风电机组状态评估与异常检测系统,该系统建立了风电机组工况参数和关键部件性能参数间的映射关系,通过实时计算风电机组关键部件性能参数的健康值,能实时评估其运行状态。实例分析表明,该系统克服了单一静态阈值报警的不足,能有效地识别出机组关键部件存在的异常。

基于健康样本的水电机组状态评价方法探究

通过对水电机组监测数据开展统计分析,证明了稳态工况下的数据样本服从正态分布。进而根据正态分布理论,建立了监测数据的健康样本。通过对监测数据按照机组出力和水头分区,建立了机组状态评价的三维健康模型。最终根据实时监测数据与健康样本的比对,建立了水电机组实时状态评价方法。该方法可察觉机组在故障早期正在发生的状态变化,相对传统的故障诊断方法是很大的进步。

体医养融合智慧健康扬州样本SWOTS分析

运用态势分析法(SWOTS),以江苏省扬州市为例,分析健康中国扬州样本打造的优势和劣势,机会与威胁,提出行动策略,探索体医养融合智慧健康扬州样本的可行性。旨在打造健康中国扬州养老样本,为我国其它城市地区探索健康养老模式,提供现实参考。

基于大数据的多维度水电机组健康评估与诊断

考虑到当前水电机组安全高效运行领域存在的健康状态评估不准确、故障样本少、故障知识不健全和大型机组安全高效运行准则缺乏等问题,本文通过分析提炼水电机组试验、在线监测及运行维护等海量健康数据,提出了表征机组运行状态的特征参数,揭示了各特征参数与机组运行工况参数之间的耦合关系,最终建立了基于健康样本的多维度水电机组健康评估和性能退化预测理论方法。此外,本研究还提出了大型机组安全稳定运行分区准则。基于所建模型和准则,建立了大型水电机组远程状态监测与诊断系统平台。为保障水电机组安全、稳定和高效运行提供了重要技术支撑。

大样本孕前健康检查在优生遗传咨询中的应用价值研究

目的:分析在优生遗传咨询中应用大样本孕前健康检查的实际价值。方法:选取2019年1-5月育龄女性104例,随机分为两组,各52例。研究组进行大样本孕前检查;对比组未进行大样本孕前检查。比较两组最终应用价值。结果:研究组52名育龄女性孕前检查结果中发现共有15名存在检查结果异常。其中,血红蛋白偏低共计4人,占比26.67%;促甲状腺素异常患者2例,占比13.33%;空腹血糖低共计8人,占比53.33%;RH阴性血1人,占比6.67%。研究组育龄女性经孕前健康风险检查结果中发现共有20人存在孕前健康风险。其中,慢性病风险9例,占比45%;营养风险5人,占比25%;遗传风险6人,占比30%。研究组最终妊娠结局优于对比组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组孕妇孕期优生遗传咨询采取的措施明显多于对比组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:优生遗传咨询中应用大样本孕前健康检查有着良好的应用价值,有效降低了不良妊娠发生率,提升了妊娠安全性。

基于概率统计的水电机组状态评估数据特性研究

简要介绍了基于健康样本的水电机组状态评估方法,提出完整的健康模型分为特征数据、影响因素和健康样本3部分,然后针对特征数据的统计特性展开了分析与研究。首先对能反映机组运行状态的传感器和信号参数进行分类,再根据参数关系的复杂程度,将其分为基本特征数据和组合特征数据,并分别给出了其计算方法和特征值的选择。最后,文章通过选取电站长期运行的实际状态数据,对两种类型的特征数据进行统计分析,得到其数据特性和影响因素并给出相关结论。

新型水电站设备状态监测系统实现方法探讨

针对全电站数据中心海量数据存储的现状,摒弃以往设备故障诊断所采取的传统故障模式识别技术,以大数据挖掘技术为手段,采用数据泛化技术解决运算速度与精度兼顾的问题,通过对设备健康状态下的历史大数据样本的学习和分析掌握设备运行规律,解决学习样本缺乏和学习深度不足问题,及时辨识出故障萌芽状态,提早消除故障,防止设备故障进一步扩大;通过层次分析法解决了设备异常程度辨识不清问题,初步实现了设备"状态检修"。