可穿戴健康监测设备现状和技术分析

概述可穿戴健康监控设备的已有产品和研发中产品,比较其功能,介绍应用技术、试用技术、研究技术现状,指出现阶段可穿戴健康监测设备存在的问题并对发展进行展望。

便携式健康监测设备的设计

本文给出了基于ADS1292R、LMT70、STM32F103RCT6单片机、计步传感器、HC-05蓝牙模块的便携式健康监测设备的设计方案。系统通过ADS1292R采集心电信号并计算出瞬时心率,通过LMT70采集温度数据,通过计步传感器采集步数信息并计算出距离数据。同时,手机端可显示使用者心电波形、心率、温度和运动数据。

可穿戴健康监测设备现状和技术分析

明确设备的应用现状,研究分析设备应用技术,了解设备与技术发展趋势,对产品的优化和技术的改进有突出的现实意义在信息技术和智能技术普遍发展的当今社会,随着技术应用范围不断的拓展,不少领域已经应用了智能化产品。可穿戴健康监测设备是基于信息技术和智能技术的健康监测产物,能够对人体健康进行监测,从而为医疗实践提供更加准确的参考。所以在医疗实践中,可穿戴健康监测设备的应用价值突出。

基于传感技术的设备健康监测技术的应用分析

设备的健康状况影响生产效率及产品质量,因此,对设备健康状况进行监测极为重要的。传统设备监测方法仍基于定期检查及维护,效率低下且易忽略隐蔽问题。而基于传感技术的设备健康监测技术能实现对设备状态的实时监测,为设备管理提供全新解决方案。本文对传感技术在设备健康监测技术中的应用进行分析,涵盖监测设备振动、监测设备温度及监测设备电压电流进行分析,并提出基于传感技术的设备健康监测技术的应用策略,涵盖合理选择传感器类型、优化传感器结构设计及传感器信号处理技术等,以供参考。

电气设备健康监测与预测维护在炼油厂的应用

电气设备在炼油工业中扮演着至关重要的角色,其正常运行对生产效率和工作场所安全性至关重要。然而,电气设备的故障导致生产中断、损坏和潜在的危险。为了应对这些挑战,电气设备健康监测和预测维护技术已经成为炼油厂的关键组成部分,其应用不仅有助于实时监测设备状态,还可以提前预测故障,从而降低维护成本、提高生产效率,以及增加工作场所的安全性。文章将深入探讨电气设备健康监测和预测维护技术在炼油厂中的应用,以及面临的挑战和应对策略。

设备健康监测系统在矿山行业的研究与探索

设备健康监测系统可以为矿山行业生产工作的高效开展提供保障。得益于我国科学技术的高速发展,工业生产水平也得到了很大程度的提升,矿山行业的生产设备也在不断开发和应用,在提高矿山生产自动化程度的同时,也提高了施工的复杂性。在实践工作中,设备故障问题的出现会导致矿山行业生产效率大大降低,同时也会造成较为严重的经济损失。现阶段的矿山行业设备在可靠性方面有着更为严格的要求,需要设备健康监测系统的支撑对设备起到良好的监测效果。基于此,本文主要围绕设备健康监测系统在矿山行业中的应用进行分析和探讨,以期为相关人员提供参考。

基于动态阈值的酸轧机组设备健康监测及故障诊断

为了满足生产制造设备运行的安、稳、长、满、优的目标,本项目针对武钢日铁(武汉)镀锡板冷轧产线设备健康状态监测提出了一种基于动态阈值的神经网络模型的构建方法,并在其酸轧机组中通过该方法构建了一组针对不同规格型号钢卷的设备健康监测及故障诊断管理系统。该构建过程包括了底层的数据采集、数据传输、数据预处理、数字孪生、建模和最终的模型结果验证。结果表明所提出的方法在冷轧工艺所涉及的机组设备健康状态监控中切实有效。

机电设备运行状态健康监测系统研发及其工程应用

设备运行状态监测、故障诊断及故障预报技术是保障机电设备在健康状态下安全可靠运行的关键技术之一,为了新技术工程应用,介绍一种设备运行状态健康监测系统集成平台装备,利用该平台装备提高系列运行状态健康监测系统集成水平、研发效率以及扩展适用范围,以适应具有高技术、多品种、小批量特点的系列安全监测仪器产品的系统集成研发;介绍若干面向多类型设备的系列运行状态健康监测系统、设备群远程网络监测中心及其应用领域,工程应用案例表明:新系统在保障设备安全运行、稳定产品质量、优化运行状态、节约能源消耗、减少环境污染、改善工作条件、实行科学维护、提高设备利用率、节约维护费用及提升信息化管理水平等方面发挥了重要作用。

可穿戴设备在医疗健康领域的应用与问题综述

为了总结可穿戴设备在医疗健康领域的应用潜力和现状,发现存在问题,通过文献综述介绍可穿戴设备在医疗健康领域的研究进展。结果发现可穿戴设备的实时数据监测、智能决策支持等方面特性在医疗健康领域具有很大的应用价值,在健康监测、健康管理、改善医疗服务方面有应用潜力,但目前的可穿戴设备可以提供的监测指标仅限于活动记录、心率测量和简单睡眠记录,无法提供更复杂更系统的监测指标,现有指标的数据准确性无法保证,除步数外其他指标存在较大误差,且不能反馈给用户有价值的指导意见。

基于多种图结构信息融合的刮板输送机健康状态识别

刮板输送机是一种煤矿井下用的煤炭输送设备,在煤矿生产中具有重要作用。恶劣工作环境及长期使用磨损导致刮板输送机性能逐渐退化,故及时掌握刮板输送机健康状态极为关键。为克服传统方法在刮板输送机整机健康状态识别过程中存在的部件强耦合性关系难以提取融合及健康指标构建人工参与过多、易受异常值影响的问题,提出一种基于多种图结构信息融合的刮板输送机健康状态识别方法。利用自注意力机制(SA)与标准化流(NF)共同优化的变分自编码器(VAE)无监督地自动构建刮板输送机健康指标,降低了刮板输送机健康指标构建中对人工经验的依赖,同时有效拟合了健康指标的隐式分布,克服了监测数据中存在的异常值影响健康指标构建的问题;提出了一种多种图结构信息提取方法,提取刮板输送机先验图结构及相似性度量图结构,全方位显式地表达了多部件之间的耦合关系;提出了一种多种图结构信息融合方法,利用多个图注意力网络(GAT)有效提取并融合刮板输送机的多种图结构信息。在采集的刮板输送机真实状态数据中进行试验,结果表明,模型识别准确率可达98.60%,宏平均F_(1)(Macro-F_(1))值可达96.81%,该方法为刮板输送机的健康状态识别提供了一种新的可行途径。

设备健康监测与备件库存优化方法在离散车间的应用

针对离散车间传统的现场设备管理模式存在效率低、日常维护成本高等弊端,提出了基于数据驱动的设备健康监测和备品备件的库存优化方法。首先,对设备生产过程中产生的反映设备健康状况的关键信号经采集、处理与封装后,利用改进粒子群优化(IPSO)算法优化隐马尔科夫模型(HMM)评估设备当前健康等级,依据评估结果进行设备的主动维护。其次,为了优化库存降低备件更换不及时带来的损失,建立了考虑设备备件的重要度与成本最小为目标的库存控制模型。实验结果表明:健康预测模型能够实现设备健康状态的准确识别,识别精度达96%以上;库存模型可有效降低配件的总成本,结合企业实际验证了方法的可行性与有效性。

选煤厂设备健康状况监测系统的应用研究

介绍了基于无线传感器网络的选煤厂设备健康状况监测系统。系统以TI公司推出的兼容Zig Bee2007协议的CC2530为硬件平台,借助IAR Embedded Workbench集成环境及Z-Stack协议栈函数进行软件设计,成功实现了簇状拓扑结构的设备健康状况监测系统。该系统可通过采集温度与加速度信息,分析并给出设备健康状况报告,为设备的维护提供建议性方案,在有效避免传统工业总线网络各种弊端的同时,提高了企业信息智能化程度。

大数据在设备健康预测和备件补货中的应用

提出了一种设备健康预测和库存优化方法。使用自编码器提取监测信号特征,基于深度神经网络模型进行时序预测,构建设备健康度指标;采用统计分布判定和参数拟合的预测方法实现库存优化;最后,根据设备健康状态与备件数量实现生产主动预警。实例结果表明,该方法预测精度高于LSTM算法,可对设备故障进行精确预警,且备件库存优化模型的可靠性高达90.4%,可有效减少备件库存。

基于应力波分析技术的干熄焦提升机减速机健康状态监测诊断

干熄焦提升机是干熄焦系统的关键设备之一,一旦出现严重故障会导致停产。应力波分析技术能够实时反映设备实时的运行状况,并能较早的诊断出设备齿轮、轴承等存在的故障,本次应用于干熄焦提升机减速机上的在线式应力波分析系统较早的诊断出了减速机的轴承问题,诊断结论与开盖检查结果一致,避免了设备发生较大的故障,降低了企业经济损失。

基于属性加密算法的可穿戴设备系统隐私保护方法研究

基于无线传感器网络的可穿戴健康监测设备正改变着传统的数据监测方式,其开放式的使用环境和高效便捷的数据传输网络为人们带来更加便捷的数据监测方式和海量监测数据,但是监测数据的再利用却给用户带来了担忧。文章在传统数据加密方法的基础上改善可穿戴健康监测系统的隐私保护效率,以传统的CP-ABE方案为基础,使用数据属性和用户属性对数据访问行为加以过滤,在减少密文大小、消除冗余属性、提高加解密效率等方面,进行了两点改进:1)在LSSS矩阵生成过程中只生成授权属性相关的行,剔除其他冗余属性,减少LSSS矩阵大小;2)取得只含有授权属性集的LSSS矩阵后,结合最小授权属性搜索策略寻找最小授权集合,提出一种匿名化算法与属性基加密相融合的隐私保护模型。实验证明,文章所提方案能够一定程度上抑制冗余属性参与加解密计算,对加解密计算效率有一定的提升,而且匿名化后的访问结构并不影响最终解密过程,能够有效保护用户隐私信息。

基于大数据的变电站运维管理优化探研

电力系统不断发展促进发电站加强电力传输和转换关键位置,它们在电力系统安全稳定中贡献至关重要。为了优化变电站的运维管理并提升设备稳定性,采用数据挖掘手段,对这个领域进行深入研究。着重指出电力设施运行管理的关键性地位,突出强调电力稳定和可信度的核心地位十分显著。数据海量处理核心理念与特点已经详细说明,这个成果为电力设施运营领域后续探索给予了稳固的理论支撑。深入研究了海量数据在改进电力设施运行维护领域的运用,涉及大数据的变电站设备健康监测、运维决策支持和安全管控等多方面。应用大数据方法,我们进一步提出了电力设施运营维护的改进策略,包含数据采集、加工及钻研步骤,关键部位包含预判和决策辅助等领域。

基于生存分析的设备剩余寿命预测技术研究

剩余使用寿命(RUL)是指在某一规定操作时间内设备的有效使用寿命,但是由于RUL通常是随机和未知的,所以对RUL的预测必须依据有效的信息来源(如在设备健康监测环境中获得的信息)来进行。近年来,由于设备健康状态监测技术的迅速发展,使得如何快速有效地预测RUL也已越来越受到人们的关注,然而,由于RUL与可观测的设备健康信息之间具有复杂的关联性,所以目前并没有最佳的方法来使得预测达到期望中的有效准确。在此基础上,回顾了近年来RUL的建模发展,并在基于条件维护和状态预测的生存分析下审查集中统计数据驱动的方法,且对设备剩余寿命预测技术的合理性作出介绍。在此项工作中,也以退化信号为预测手段,通过建立分析退化模型来对设备剩余寿命预测技术进行性能评估,从而验证此项技术对于设备剩余使用寿命的合理预测是可行且有效的。

一种自由空间下非接触辨识人与动物的生物雷达信号处理算法

目的提出一种非接触辨识人与动物的生物雷达信号处理算法,以增强辨识准确性和鲁棒性。方法采用中心频率7.29 GHz、带宽1.4 GHz的片上超宽带生物雷达系统采集人体与动物在自由空间条件下的雷达信号,经直流滤波、低通滤波、自适应滤波算法进行信号预处理后,从频率和能量角度提取增强型呼吸与心跳能量比特征。结果人与动物辨识结果显示,与传统的呼吸与心跳能量比特征相比,本文所提的增强型呼吸与心跳能量比特征具有高准确率、高鲁棒性的特点,可以消除因个体差异而导致辨识误判的现象。结论基于生物雷达信号提取的增强型呼吸与心跳能量比特征能更准确辨识人体和动物目标,该方法可作为非接触智能化健康监测设备的底层基础性技术,帮助其辨识目标,进而确保信号来源的准确性和可靠性,应用价值较高。

基于压缩感知的心电图数据传输与显示系统的设计

心血管疾病是人类面临最大的死亡威胁之一,日益增高的患病率成为社会医疗系统日益沉重的负担。对心电信号的长期记录保存了信号的形态,可以有效地诊断心脏病,但长期的实时监测产生的心电数据量非常大,需要压缩以减少存储空间和传输时间。本文介绍一种基于压缩感知的心电图数据传输与显示系统的设计与实施方法。压缩感知将压缩恢复数据过程的重点从编码端转到解码端,不仅可满足数据高效压缩的需求,并可降低传感设备功耗,具有良好的实用价值。本系统的采集传输模块由BMD101集成传感模块和树莓派组成,经比较后,采用离散小波变换(DWT)进行稀疏变换,高斯矩阵为测量矩阵,并使用稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)进行重构,最后由Python语言构成的观测平台进行展示。

聚焦血糖 动态监测为啥大流行

近十年来,很多人成为健康监测设备的使用者。即使是最日常的手表,也内置了心率监测器,我们每天都会被一大堆步数、睡眠和SPO2(脉搏血氧饱和度)读数轰炸。现在,数据跟踪不再局限于佩戴在身体表面的设备,也不是几个简单的生理指标了。可穿戴设备的未来是植入式的,动态血糖监测仪(CGM)就是第一批跻身主流的工具之一。