基于输入−状态联合估计的漂浮式风机塔架结构载荷反演及状态分析

[目的]旨在研究波浪作用下漂浮式风机塔架的结构载荷反演方法及动力响应状态。[方法]以半潜型风机为研究对象,通过时域仿真模拟测量数据,并且基于漂浮式风机的频域仿真模型计算塔架的质量归一化模态,将二者作为输入−状态联合估计(joint input-state estimation,JIS)算法的输入,对漂浮式风机塔架开展结构载荷反演以及实时状态分析。[结果]结果表明:基于JIS算法,以塔架节点的仿真数据作为算法的输入,估计的塔根载荷以及塔架节点响应与仿真结果具有良好的一致性,实现了高精度的反演。[结论]反演结果验证了JIS算法的有效性,可以用于漂浮式风机的实时状态分析,保障漂浮式风机长期安全稳定运行。

基于铁谱分析的煤矿机电设备摩擦磨损状态分析研究

煤矿的中大型机电设备属于低速重载设备,磨损导致的故障为主要故障。通过油液监测系统采集的铁谱图像,能够分析和判断机电设备的摩擦磨损情况,有助于调整设备和检修。本文研究基于铁谱分析的煤矿机电设备摩擦磨损状态分析系统设计和应用,验证如何根据铁谱信号判断煤矿机电设备磨损情况。

合格评估视域下数据分析及核查的探究——基于教学状态数据分析报告

随着教育信息化的不断发展,信息采集及数据分析在高校评估领域中的作用不断提高,尤其是基于高等教育质量监测国家数据平台产生的教学状态数据分析报告对于新建本科院校教学合格评估有着重要的作用。文章从教学状态数据分析报告产生的原因出发,分析了其对合格评估的支持作用和不足之处,并针对教学状态数据分析报告中存在的薄弱环节,进一步说明了数据核查的必要性。

某高效制冷机房运行状态分析

高效制冷机房建设数量越来越多,然而,由于缺少实际调研数据,高效制冷机房实际运行性能并不清楚。本文对某高效制冷机房进行了实际调研,从冷水机组、冷却水系统和冷冻水系统三个方面出发,对该高效制冷机房的运行状态进行了详细分析,分析了其优点和不足之处。结果表明,该制冷机房基本达到了高效制冷机房的要求,系统连接和设备配置基本合理,基本控制策略得到较好实现,但在冷水机组和冷冻水泵选型以及优化控制方面仍有改善的空间。本研究为进一步改善高效制冷机房运行状态指明了方向。

基于地图API技术的道路拥堵点交通运行状态分析

以东阳市老城区为例,提出应用地图API技术进行道路拥堵点交通运行状态分析的一般流程。首先,按照一定时间间隔分别截取研究范围的实时路况地图,根据路况颜色和持续时间识别道路拥堵点;其次,将研究范围划分成一定数量的网格,利用地图API技术批量获取各网格中心至拥堵点的预估通行时间,评估当前时刻下拥堵点的可达性;最后,获取堵点周边道路各时段的平均行程速度,评估道路运行状态的时间变化特征。通过地图API进行道路堵点识别和运行状态分析,能够大大减少研究者的前期工作量,为后续研究分析提供相对准确的基础数据。

火电机组并网状态分析管理与预警系统研究

开展火电机组设备的实时运行参数监测,能够对设备存在的异常状态进行及时预警,并且给出相应的预警指导措施,维持火电机组的健康平稳运行,同时也间接维护了电网的稳定。但是在实际的应用中,对于机组并网状态的分析通常具有较强的不确定性,从系统端的物理描述来看,复杂设备的建模存在较大的困难,参数之间的耦合变量较多。文章基于证据驱动相关理论展开的并网状态分析的预警和诊断方法研究,分析了D–S证据理论的基本原理,给出了火电机组并网分析与预警机理,并总结了系统管理与数据分析的功能要点,给出了硬件设备设计的方案,以期为火电机组的高质量设备管理与并网运行提供参考和借鉴。

基于大数据的电厂集控运行状态分析与优化

电力生产作为国民经济的重要支柱,其运行状态的高效管理至关重要。近年来,大数据技术的快速发展为电厂运行状态的分析与优化带来了革命性的变革。本文深入研究了基于大数据技术的电厂集控运行状态分析与优化。通过大数据平台,成功收集并处理了电厂运行数据,构建了精准的运行状态信息模型。利用先进的数据分析方法,详细分析了电厂的运行状态,准确识别了存在的问题,并指明了优化方向。基于这些分析,提出了针对性的优化策略,并验证了其有效性。研究结果显示,大数据技术能够实时监控并智能分析电厂运行状态,显著提升运行效率,降低成本,同时增强电厂的安全性和稳定性,助力电厂实现绿色、环保、高效的运营。本文的研究为电厂运行状态的分析和优化提供了新的思路和方法。

基于面部表情识别的学生课堂状态分析系统

近年来,随着计算机视觉的发展,人机交互技术也逐渐应用于教育领域,助力推动教育数字化转型。针对传统课堂中教师无法照顾到每一位学生对知识的掌握程度,制约教学质量的问题,利用Jetson Nano开发套件设计了一种基于面部表情识别的学生课堂状态分析系统,该系统实时检测每个学生面部表情的变化信息并及时反馈给教师,进而帮助教师了解学生的课堂状态,及时调整授课方式,提高教学质量。该系统结构包括摄像头实时采集模块、人脸检测模块、基于深度学习的面部表情识别模型等。所设计的学生课堂状态分析系统识别准确率高、实时性好,对于建设智慧课堂具有很高的应用和推广价值。

大数据环境下电力设备运行状态监测与分析

本文旨在探讨如何利用大数据技术来监测和分析电力设备的运行状态,以提高电力系统的可靠性和效率。通过采集大量的实时数据,能够实现对电力设备的远程监测,并及时发现潜在的问题,从而预防设备故障。同时,利用大数据分析技术,可以从历史数据中挖掘有价值的信息,为电力设备的维护和优化提供科学依据。本文还介绍了先进的监测和分析工具,如物联网传感器、机器学习算法和人工智能技术,可帮助更好地理解电力设备的运行情况,并预测未来的运行趋势。最后,本文还讨论了大数据技术在电力设备管理中的挑战和机遇,以及如何克服这些挑战,实现可靠、高效的电力系统。

阚瞳南站机组状态监测及分析系统方案设计

引江济淮阚瞳南站设计流量80 m3/s,是一座大型泵站。阚瞳南站水泵机组状态监测及分析系统包括上位机数据分析平台、网络交换设备、下位机状态监测数据采集系统及各类型状态数据采集传感器等,可以对水泵机组运行过程中的相关参数进行长时间的实时采集、分析和记录,对可能出现的故障做出预判并报警,从而达到及时消除隐患的目的,保证机组安全、经济、平稳运行。

护理干预在胆结石手术患者的心理状态及生活质量的影响分析

分析护理干预在胆结石手术患者的心理状态及生活质量的影响。方法:选取我院2022年03月~2023年03月接收的100例胆结石手术患者,随机均分为对照组和实验组,对照组患者进行常规护理,实验组患者在常规护理的基础上追加手术护理干预。经过一段时间的疗护后,对比两组患者的焦虑抑郁评分(SAS/SDS)、生活质量评分、护理总有效率和综合满意度。结果:经过一段时间的疗护后,实验组的焦虑抑郁评分低于对照组,护理总有效率高于对照组,生活质量评分高于对照组,护理综合满意度高于对照组。结论:护理干预在胆结石手术患者的心理状态及生活质量方面的影响较大,能够有效帮助患者稳定情绪,并大幅提升患者的生活质量,临床效果明显,值得推广。

大跨悬索桥伸缩缝状态分析与处理措施

为及时发现大跨悬索桥伸缩缝的病害、分析造成悬索桥伸缩缝病害的主要原因,依托江阴长江公路大桥、润扬长江公路大桥南汊桥2座悬索桥,基于健康监测系统实测数据的伸缩缝状态评估一般方法,对悬索桥伸缩缝状态进行分析,并对比分析了悬索桥与斜拉桥伸缩缝运动特性,提出了伸缩缝病害处理措施。根据分析可知,悬索桥与斜拉桥纵向位移特性具有较大差异性,累积纵向位移过大和较大冲击是造成悬索桥伸缩缝损坏的重要原因。可采取更换耐磨性能更好的滑块材料、增加位移约束装置、安装梁体纵向阻尼器等措施以改善大位移伸缩缝使用性能及使用寿命,并已成功应用在江阴长江公路大桥和润扬长江公路大桥南汊桥中,取得了良好效果。

西藏羊八井-康马地区现今地应力测量结果与应力状态分析

本文给出了西藏羊八井-康马地区不同地点的现今地应力实测值的大小和方向．为了解青藏高原现今地应力状态，结合青藏铁路工程的需要，我们在羊八井一康马地区进行了现场地应力测量．测量方法采用压磁应力解除法，测点分别布置在羊八井、拉萨、曲水和康马等四个不同的构造部位，测量深度为11～18m．测量结果表明，本区最大水平主应力方向以NW—NNW为主，最大水平主应力值一般为3．3～10．4MPa，但在板块缝合带上的曲水测点最大水平主应力值为2．3MPa．与其他地区相比较，本区属中高应力区．而在曲水应力值属中等偏小，可能反映了板块缝合带现今处于应力释放状态，板块缝合带附近应力具有复杂性．

电能表健康度分析及整体运行状态预测方法

通过基于"厂商+批次"对电能表整体运行状态进行分析,不仅可以发现电能表的运行故障率呈现出明显的层次分布,同时还能发现家族性的问题或者缺陷,实现基于传统的人工经验诊断转变为基于机器学习智能分析预测。第一阶段:以厂商和生产批次为对象,通过对电能表状态的故障率、报废费和折旧率进行分析,将所有电能表的分析数据降维整合为"非健康度曲线"的一维数据,且利用散点图将分析对象非健康值展现。不仅能告诉我们每个批次电能表的现状,还能告诉我们哪些批次存在问题,根据不同的预警等级,确定电能表故障的严重性。第二阶段:通过对电能表工作状态和工作环境实时监测,借助机器学习中线性回归的算法,诊断、预测电能表的实际运行状态,预测电能表非健康度值变化趋势。基于上述二个阶段的分析,为电能表状态检修、备品备件等工作提供辅助决策依据。

数据驱动的人工智能技术在电力设备状态分析中的研究与应用

电力设备作为电力系统的基本要素,其运行状态对电网的安全经济运行有直接影响。随着电力物联网的建设和智能传感器技术的不断发展,电力设备运行状态的相关信息呈现出多源、异构的数据特征。研究以海量多源异构数据为驱动的基于人工智能技术的设备状态分析方法,对于全面、及时、准确地掌握电力设备运行状态及其发展趋势有重要意义。论文首先介绍了基于数据驱动的新一代人工智能技术;然后,以当前电力设备状态数据所呈现的海量、多源异构的特性为出发点,针对图像、文本、时序这3种数据类型综述了基于人工智能的电力设备状态特征提取技术;其次,通过研究当前电力设备状态分析的总体需求,总结和讨论了数据驱动的人工智能技术在电力设备智能巡检、故障诊断、状态预测等典型业务场景中的应用研究现状;最后,探讨了现阶段数据驱动的人工智能技术在电力设备状态分析中面临的挑战性问题,并对相关技术的发展趋势进行了展望。

长白山地区现今地应力测量结果与应力状态分析

本文通过在长白山地区不同地点进行原地测量获得了现今地应力实测值的大小和方向.为了研究长白山地区现今地应力状态,结合长白山火山监测工程的需要,我们在长白山地区进行了现场地应力测量,首次取得了该区的地应力实测数据.测量方法采用水压致裂法,测点分别布置在安图县永庆乡东清村和松江镇冰湖屯村,抚松县仙人桥镇大青川村等三个不同的构造部位,测量深度为40～95m.测量结果表明：本区现今最大水平主应力方向在天池北部以NW—NNW向为主,而在天池西部则为近EW向为主;最大水平主应力值一般为2.31～12.39 MPa,最小水平主应力值一般为1.39～7.02 MPa.与其他地区相比较,本区属中等偏高应力区.本文对研究区现今应力状态进行了初步分析,本区现今地应力状态主要受区域构造影响,同时受天池岩浆活动和地热田的影响,具有复杂性.

高压设备数字孪生体构建及状态分析技术研究

针对目前高压电力设备存在的设备感知可靠性差、评估准确性低的问题,提出高压设备数字孪生体系构建技术及基于数字孪生的高压设备状态评估方法。文中在数字孪生技术框架基础上提出了基于特征匹配的设备数字孪生几何体构建技术与基于语义匹配的数字孪生体数据嵌入方法,能够实现高压设备数字孪生体的快速构建。根据高压设备数字孪生体可融合多维度多时间尺度的数据的特点,提出了基于谱图的设备状态分析技术及设备风险评估矩阵构建技术方法,实现高压设备的故障诊断和风险评估。最后进行了数字孪生体构建及状态评估技术的验证,结果表明提出的方法能够快速构建高压设备的数字孪生体并能够很好地完成设备的状态分析评估,为设备智能运维提供支撑。

基于充分性和安全性的电力系统运行状态分析和量化评价

对于包括发电系统和输电系统在内的组合电力系统,传统的概率可靠性评估方法虽可计算各种停电指标,但不能反映系统的相对安全水平和安全裕度。该文在电力系统的静态和动态安全性能综合评估算法的基础上,分析了系统各种运行状态的原因、后果及持续时间,在对现有电力系统运行状态划分方法进行分析比较后,提出了新的系统状态定义框架、状态分析的数学模型及状态风险指标定义。文中所定义的系统状态兼顾了电力系统的静态和动态性能、故障原因和故障后果,可分别计算出各计算模块相应的状态指标,为分析和找出制约系统安全性和可靠性的主要因素奠定了基础。

能量管理系统(EMS)──第8讲 实时网络状态分析

实时网络状态分析是ＥＭＳ中的关键应用，是联系网络级应用和实时系统的桥梁。文中简要介绍了实时网络状态分析的功能组成、基本概念。