船舶冷却剂泵健康状态管理系统设计

随着船舶工业的发展,船舶设备的健康管理越来越受到重视;冷却剂泵作为船舶冷却系统的重要组成部分,其健康状况直接影响到船舶的正常运行和安全;对船舶冷却剂泵健康状态管理系统的设计进行了研究;采用了数据采集及状态参数特征提取、设备状态识别、设备健康管理、数据管理、配置管理5个关键技术模块;经测试准确、稳定地实现了船舶冷却剂泵设备状态识别;通过对该系统的设计与实现,可以有效地监控和管理船舶冷却剂泵的健康状态,提高船舶的运行效率和安全性;同时,该系统也为其他船舶设备的健康管理提供了一种可行的解决方案。

机电系统健康状态预测和维修决策的双向优化方法

在以机电系统为代表的复杂装备健康管理的应用场景中,健康状态预测与维修决策操作依赖于装备的健康状态演化进程,二者在所依赖的知识上具有明显的耦合性,对应的二元知识也因此具有双向融合的价值。本文从健康状态评估与维修排故二元知识的双向融合出发,提出一种面向机电系统的健康状态预测和维修决策双向优化方法,即定期利用该阶段累积的有限运行记录,在该阶段的健康状态预测和即时维修决策模型上做出优化。最后,本文基于实际机电系统中天线调平系统的仿真实验对本文所提的双向优化方法进行了验证,健康状态预测误差稳定降低到0.002%,维修决策收益稳定提升到93.57,验证了本文提出的健康状态预测与维修决策协同方法的有效性。

新型电力系统中电力设备健康管理与智能运维关键技术探究

为保证以新能源为主的新型电力系统的安全可靠运行,提高电力设备的缺陷预警能力,对电力设备的健康管理和运维模式进行数字化和智能化的转型迫在眉睫。因此,在新型电力系统背景下,首先构建了电力设备新型的健康管理和智能运维体系架构,并对涉及其中的内容和技术进行了详细的阐述,包括边云协同技术、数字孪生模型的构建技术和知识图谱的构建技术及其典型应用。然后,基于现有的研究工作,明确了实现电力设备状态评估、故障预警和智能运维的关键方法,并对其中还需解决的问题进行了相应的阐述和探究,最后对未来实现电力设备健康管理和智能运维的发展趋势进行了展望。

一种钠离子电池的健康状态估计方法

钠离子电池因其经济性和材料来源丰富而成为有巨大潜力的储能设备。准确评估电池健康状态对于确保其高效、安全运行至关重要。结合循环神经网络和扩展卡尔曼滤波技术,提出一种新颖的健康状态估计框架。利用循环神经网络对时间序列数据的处理能力为健康状态估计提供强大的支持,而扩展卡尔曼滤波则用于确保状态估计的鲁棒性。通过对3个钠离子电池的试验验证,该方法显示了出色的估计效果,其中估计值与实际值的平均绝对误差约为1.79%,均方根误差约为1.38%,模型拟合度高达96.28%。此研究不仅提供了一种钠离子电池健康状态的高效估计方法,还为实际应用中的电池管理和维护提供了宝贵的参考。

基于健康特征筛选与GWO-LSSVM的锂电池健康状态预测

锂电池健康状态(SOH)预测是电池管理系统(BMS)最重要的功能之一,准确有效地预测锂电池SOH可有效提升设备利用率,保证系统稳定性。为了提高预测准确度,本文提出一种基于健康特征筛选与灰狼优化算法(GWO)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的锂电池SOH预测方法,首先采用灰色关联分析(GRA)法计算每个健康特征相对于锂电池SOH的灰色关联度,并将灰色关联度进行排序,确定SOH预测的主要健康特征;然后针对LSSVM模型参数需靠人为经验选择的问题,采用寻优性能较好的灰狼优化算法对其进行优化选择并构建GWO-LSSVM模型;最后基于NASA数据集,对模型进行训练和测试,并与其他3种模型的预测结果进行对比,对比结果证明了本文所提方法的有效性。

基于电动汽车锂离子电池健康状态的优化充电方法

随着电动汽车市场的快速发展,锂离子电池作为电动汽车的主要动力来源,其性能和寿命至关重要。为了提高锂离子电池的使用寿命和安全性,本文提出了一种基于电池健康状态的优化充电方法。该方法通过实时监测电池的充放电状态、温度、电压等参数,评估电池的健康状态,并根据电池状态调整充电策略,从而实现对电池的高效、安全充电。

社区居民对智能健康管理系统使用意愿及影响因素调查

目的:了解社区居民智能健康管理系统的使用意愿,分析影响其智能健康管理系统使用意愿的主要因素,为社区智能健康管理提供理论依据。方法:采用便利抽样的方法对河南省郑州市8所社区的500名居民进行问卷调查。结果:社区居民智能健康管理系统的量表条目均分为(3.43±0.41)分,得分最高的条目是使用意向,得分条目最低为技术问题。多元逐步回归分析结果显示:年龄、医保类型、手机健康管理App的使用频率是影响社区居民智能健康管理系统使用的主要因素。结论:社区居民健康管理系统使用意愿受年龄、医保类型等多因素影响。医疗机构、政府等相关部门应在针对社区居民自身意愿及智能健康管理系统本身特点,结合影响因素采取有效措施,以提高居民使用智能健康管理系统的意愿。

基于贝叶斯决策的电传飞控系统状态监测与健康管理

针对飞控系统早期故障信号的微弱性和不易检测性,提出了一种基于贝叶斯决策的飞控系统状态监测和健康管理新算法;采用最大似然估计法对故障特征向量概率密度函数进行参数估计,监测飞控系统故障特征概率密度分布相对于正常状态的偏离,将不易检测的故障信号转化为容易观测到的偏离信息,实现飞控系统状态的健康评估;以某型电液伺服作动器为例,采用上述方法对其进行状态监测和健康管理,仿真结果证明了该方法的可行性和有效性。

电子信息系统健康状态管理技术研究

文章通过分析电子信息系统保障维修的发展需求，得出预知维修是军事保障技术的发展方向；在分析国内外技术发展动态的基础上，归纳总结出故障预测与健康管理技术是实现预知维修的主要技术途径；提出电子信息系统故障预测与健康管理的实现方法和关键技术。可为电子信息系统测试性、保障性设计提供参考。

科学管理大型实验设备——记中国医科大学仪器设备使用状态网络实时监控系统

一所大学的发展速度和办学水平,不仅取决于办学思想和师资水平,还取决于实验室的设备和管理水平。随着教育投资的不断加大,大量高精尖仪器设备涌进高校实验室,大大提高了实验室实验水平。但乐观背后却存在着不容忽视的问题：价值几十万的大型仪器常因本位观念不能很好地共享,很多成为利用率有限的昂贵的＂摆设＂。

船舶机电系统综合状态评估与健康管理系统的开发与应用

文章介绍了船舶机电系统综合状态评估与健康管理系统的体系结构、功能构成、功能设计及工程实施,给出了系统的应用效果以及国内外相似系统的对比,该系统的开发有助于维修保障体系向视情维修保障的转变。

纽曼系统健康教育模式对结直肠癌术后患者心理状态、自我管理及生存质量的影响

目的探讨纽曼系统健康教育模式对结直肠癌术后患者心理状态、自我管理及生存质量的影响。方法2019年1月至2020年9月该院收治的结直肠癌术后患者94例,随机分为观察组与对照组各47例。两组均采取常规健康教育模式,观察组在此基础上结合纽曼系统健康教育模式,两组均干预12周。比较两组干预满意度,干预前后心理状态、自我管理水平及生存质量变化。结果观察组干预很满意率74.5%高于对照组的51.1%,焦虑自评量表及抑郁自评量表评分低于对照组,健康知识、自护责任感、自护技能、自我概念及Karnofsky功能状态评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论结直肠癌术后患者对纽曼系统健康教育模式满意度较高,且可改善患者心理状态,提高患者自我管理水平及生存质量。

机载系统综合状态监测与诊断架构设计及应用

针对高度综合化、模块化机载系统高安全、高可靠与易维护的需求,提出了基于“健康管理域”的综合状态监测与诊断架构,以解决多平台、多场景条件下多层次机载系统诊断要素综合集成难题。该架构针对机载系统高集成化电路设计特点,引入软件逻辑测试与异常检测模型,提出了通用模块、功能线程和总线网络的综合状态监测方法,可实现在不增加硬件开销的前提下提升机载系统在线健康感知能力;设计了松耦合、模块化的“健康管理域”,定义了通用的健康评估与诊断模型结构,提出了机理数据融合的多模型集成算法框架,解决了机载系统多平台诊断模型知识迁移与多场景差异化模型融合应用问题;开发了图形化的健康管理显控界面和面向对象的健康管理数据库,提升了健康管理系统的界面友好性与功能可扩展性。所提架构在飞机综合模块化机载任务系统上进行了应用,为状态监测与诊断子系统开发提供了指导。

复杂装备故障预测与健康管理系统初探

故障预测与健康管理(PHM)系统是新型维修保障模式—自主后勤保障的重要组成部分,对提高复杂装备的战备完好性和降低维修成本具有重要意义;首先介绍PHM系统基本概念及主要组成,并对在复杂装备全寿命周期实施PHM的必要性进行分析;综合论述了PHM系统实现中的关键支撑技术:基于RCM分析的方案设计、基于匹配度的健康状态评估和基于剩余寿命预测的维修决策;最后给出了PHM系统在无人机装备中的应用实例;国内外应用情况表明,PHM系统可显著提高维修保障效率并降低维修保障费用,可实现"经济可承受性"目标。

基于主成分分析和马氏距离的光伏系统健康状态研究

为准确评估光伏系统的性能状态,保障电网的安全运行,首先,以预测与健康管理技术为基础,利用多元统计分析理论,建立基于主成分分析和马氏距离的光伏系统健康状态评估方法,采用主成分分析对原始多维输入变量进行预处理,利用马氏距离表征光伏系统的健康程度;然后,通过旁路实验和模拟灰尘实验验证了该光伏系统健康状态评估方法能够避免PR方法评价结果的"伪正常"现象;最终,通过实验对该光伏系统健康状态评估方法与PR方法进行对比分析。研究结果表明,与PR方法相比,该光伏系统健康状态评估方法能够更加灵敏、准确地反映光伏系统的性能状态。

基于CBM需求的设备健康管理系统设计

简要分析了设计基于CBM需求的设备健康管理系统的必要性。根据设备维修管理的系统流程图,提取了设备健康管理的主要业务流程,强调了CBM与设备健康管理的密切联系,进一步分析了CBM的功能需求和信息需求。在此基础上,设计了基于CBM需求的设备健康管理系统,构建了系统的总体结构,具体描述了系统的重要功能模块。该系统采用B/S模式,包含本地和远程数据采集、状态监测、健康状态评估、剩余寿命预测、维修决策支持、网络通信等。

基于观测器的液压系统健康状态评估方法研究

为了实时评估液压系统的健康状态,提出了基于观测器的健康状态评估原理,利用解析模型、仿真模型和数据模型及其配合等方法进行液压系统标准模型的建立,联合实际液压系统的监测数据,构建液压系统的状态观测器;将实际系统的相关参数作为输入,实际监测点的输出与标准模型的输出进行特征分析与对比,在数据处理的基础上形成残差及其向量,运用数据分析方法计算系统健康度,并解析各元素及其耦合所映射的故障类型与故障程度,实现液压系统的故障定位与评估;最后,利用某型装备的起竖液压系统进行了应用举例,介绍了模型构建、故障模式与参数选择、残差构成及健康度计算的方法;所研究的状态评估方法对实时评估液压系统,及开展液压系统视情维修具有参考价值。

基于RFID的医疗设备使用状态监测系统

根据医疗设备管理现状,设计了一套基于射频识别(RFID)技术的医疗设备使用状态监测系统,可实现医疗设备使用状态的定期监测以及使用率的统计,取代了目前医院通常所采用的人工统计设备使用率的方法,排除了人工统计数据方式的人为因素影响。

基于CBM的船舶设备健康管理系统

分析基于CBM的船舶设备健康管理系统及其国内外研究现状,设计系统实施流程、技术和功能架构;通过开展状态监控技术、综合诊断技术以及健康评估技术研究,进行综合状态评估,实现船舶设备健康管理;最后,从数据采集、状态评估、性能预测和维修决策支持等方面对实现系统的关键技术进行论述。基于CBM的船舶设备健康管理系统实现对船舶设备健康状态及趋势的实时知悉,并对使用、维修活动的决策提供辅助支持功能,从而降低设备维修费用,提高船舶设备使用效能。

有源相控阵雷达状态监测与健康管理技术

状态监测和健康管理技术作为新一代测试与诊断技术,是装备自主式保障的核心系统之一,在保障武器装备战备完好性,提高作战效能,降低全寿命周期费用等方面具有重要作用;从有源相控阵雷达的状态监测与健康管理入手,构建了分层式健康管理系统框架,以作用距离和副瓣电平等指标进行信息融合和健康评估,实现了有源相控阵雷达的状态监测和健康管理。