地面自动气象观测设备运行状态信息检测技术研究与应用

自全面开展地面气象观测业务改革工作以来,为了确保观测结果的准确性水平,对观测设备运行状态进行客观描述,需重视起信息检测技术的应用。文章在地面气象观测概况的基础上,重点分析了检测点和检测信息编码的设计,最后给出了几点提升自动气象观测设备运行状态检测技术对策,仅供相关部门参考借鉴。

气象观测设备运行状态综合判定技术应用

从气象观测设备运行保障角度出发,基于各观测设备自身运行状态检测信息,结合气象观测数据、气象观测元数据信息以及各级气象观测技术保障业务人员人工填报业务数据,研制了我国气象观测设备运行状态综合判定技术;同时制订了各气象观测设备运行状态分类标准和显示标准,将设备运行状态分为正常、报警、故障和非观测4类状态,分别用绿色、橙色、蓝色和灰色标识.气象观测设备运行状态综合判定技术在一定程度上促进了我国气象观测装备技术保障工作的规范化、标准化开展.该技术贴合气象装备技术保障业务实际需求,设备运行状态判定真实率达100%,结果经实践证明科学合理有效,基于该方法开展的设备运行监控保障工作提高了观测系统稳定可靠的运行能力.

气象观测设备运行状态综合判定技术应用

随着我国建设现代化社会进程的不断加快,我国的气象观测事业也有了巨大的发展。气象观测业务质量的提高,有利于为我国的社会主义现代化建设提供更加准确的气象预报支持。在此过程中,气象观测设备运行状态综合判定技术就有着至关重要的作用,气象观测设备运行状态综合判定技术有利于实现精准的气象预报信息,能够实时提供气象信息,为气象事业的发展做出巨大贡献。

地面自动气象观测设备运行状态信息检测技术探讨

随着科学技术的发展和进步,各行各业都发生了巨大的改变,气象观测技术在科学技术发展的背景下也逐渐实现了自动化。在实际的地面气象观测工作中,各种先进的气象观测设备发挥了重要的作用,为气象观测工作提供了一定的参考。但任何事物都具有双面性,目前的气象设备检测中还存在很多不足,成为影响气象观测工作有效开展的一大难题,如何积极有效地探索出地面自动气象观测设备运行状态信息的检测技术是相关工作人员应该共同探讨的话题。

地面自动气象观测设备运行状态信息检测技术的思考

地面自动气象观测设备的高效运行是保证我国地面气象观测运行的基础,其相关的状态信息检测技术的应用,可以有效解决现阶段地面自动气象观测设备监控设计缺失的情况,从而推进相关的气象检测工作规范化。基于此,作者结合自身工作经验,对地面自动气象观测设备运行状态信息检测技术进行详细的分析,以供相关人员参考。

地面气象观测设备运行状态检测技术

在梳理地面气象观测设备运行状态检测设计思路的基础上,分析地面气象观测设备运行状态检测点设计、检测信息编码设计等问题,以规范地面气象观测设备运行状态检测技术,推动气象观测设备运行监控工作开展。

一种基于机器学习识别医疗设备异常运行状态方法的建立

由于传统识别医疗设备异常运行状态方法是通过手工预定义的关键字与设备响应数据的字段相匹配完成设备异常识别,易导致医疗设备识别结果不精确。基于此,本研究提出基于机器学习的医疗设备异常运行状态识别方法。基于机器学习的医疗设备异常运行状态识别方法通过传感器采集医疗设备的电压、电流、工作温度等异常特征数据,对多特征数据进行叠加融合,引入GRU网络构建机器学习识别模型,输入数据训练模型完成医疗设备异常运行状态识别。实验结果表明,基于机器学习的医疗设备异常运行状态识别方法可识别医疗设备不同类型的异常运行状态,误报率为4.43%,识别异常运行状态时间较短,准确度更高。

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Mask R-CNN的电力关键设备运行状态检测

为判断电力关键设备两端负载电压与干路总电压之间的数值关系,提出基于Mask R-CNN的电力关键设备运行状态检测方法。在Mask R-CNN网络结构中,判断电量信号的时域范围与频域范围。然后根据负荷阻抗特征计算交流参数的取值结果,再联合已获取的电信号参量,求解连续相关函数,从而检测电力关键设备运行状态。实验过程中,设备两端负载电压、内阻消耗电压之和与干路总电压之间的差值未超过1.5 V,说明该方法能够证明电力关键设备两端负载电压、内阻消耗电压之和等于干路总电压数值的猜想成立,可以根据该验证检测电力关键设备运行状态是否正常。

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。

基于设备状态信息的康复科医疗设备运行效率评估模型构建及应用效果

目的:构建基于设备状态信息的康复科医疗设备运行效率评估模型,提升康复科医疗设备运行效率。方法:在医疗设备状态信息建模基础上构建康复科医疗设备运行效率评估模型。选取2021—2023年山西白求恩医院康复科临床在用的35台医疗设备,2021年1月至2022年6月设备运行期间采用常规设备运行管理方法,2022年7月至2023年12月设备运行期间应用基于设备状态信息的康复科医疗设备运行效率评估模型进行设备运行管理,分析对比两种管理方法的设备管理及时性、管理指标评分、设备故障率及管理认可度评分。结果:采用效率评估模型管理的康复科医疗设备报修时长、维修时长、故障自动响应时长和设备故障信息推送时长分别为(2.36±1.35)min、(3.36±1.56)d、(4.15±2.34)min和(4.36±1.36)min,均少于常规管理方法,差异有统计学意义(t=13.294、11.931、15.534、18.829,P<0.05);设备资源配置、信息支撑、环境保障和管理绩效平均评分分别为(89.14±6.58)、(90.69±8.45)、(90.69±4.39)和(91.01±5.45)分,均高于常规管理方法,差异有统计学意义(t=13.982、13.246、16.251、16.422,P<0.05);监护设备、超声波设备、矫正设备及其他康复专用设备故障率分别为(0.98±0.20)%、(0.99±0.22)%、(0.90±0.18)%和(1.01±0.22)%,均低于常规管理方法,差异有统计学意义(t=18.627、20.941、19.715、19.505,P<0.05)。康复科医疗设备使用管理涉及的工程设计师、操作人员和医生对采用效率评估模型管理的设备管理认可度评分分别为(89.36±6.39)、(91.57±5.36)和(92.36±4.21)分,均高于常规管理方法,差异有统计学意义(t=9.119、11.812、13.469,P<0.05)。结论:基于设备状态信息构建的康复科医疗设备运行效率评估模型能够有效提高康复科设备风险管理精准性,降低设备运行风险系数,减少潜在安全风险隐患,提高设备运行质量与效率。

基于设备状态信息的电网设备运行效率评估模型

为提升电网设备运行效率评估的精准性及效率,设计基于设备状态信息的电网设备运行效率评估模型,以电网设备状态的描述、应用与测试量关系作为评估标准,依靠核心包、域包、记录包、电网设备包,组建电网设备状态信息模型,同时收集设备历史状态记录,构建状态信息数据库,利用数据包络算法进行电网设备权重相对效率评估,同时使用随机前线分析法确定设备产出情况,利用回归分析方法,调节和修正各种随机和外界环境因素,实现对电力系统设备的操作效率的精确评价。实验证明,所提方法评估结果准确,评估效率较好。

地市级气象观测综合监控平台设计与实现

为实现地市级气象观测业务自动化综合监控、告警以及运维一体化管理,基于VueJS和SpringBoot微服务架构,采用GB28181和Onvif等多协议视频监控、CesiumJS三维展示等技术,搭建玉林市级气象观测数据可视化综合监控平台。该平台实现了对本市地面观测站、雷达和气象信息网络、安防视频监控、大喇叭等业务的运行状态多维度可视化自动化监视,提升了观测数据的准确性、可靠性以及设备运行保障能力,平台的业务运行模式可在地市级气象部门推广应用。

基于数字孪生的水利设备运行状态在线监测方法

为提升水利设备运行状态监测效果,本次提出并设计了一种基于数字孪生的水利设备运行状态在线监测方法。首先,通过完成数据采集架构设计,实现设备状态数据的采集。然后,以采集的状态数据为基础,基于数字孪生技术,完成水利设备映射仿真模型的构建。最后,对水利设备运行状态在线监测流程进行设计,实现其在线监测功能。实.验结果表明,应用所提方.法可对水利设备运行状态进行良好监测,其监测召回率均高于954%,监测响应时间低于46ms,优于对比方法,应用价值较好。

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。

基于物联网技术的油田设备运行状态智能感知方法

为实现对油田设备运行状态的及时感知、故障的快速排查,以某油田设备为例,开展设备运行状态智能感知方法的设计研究。首先,确定需要实时监测的油田设备及其运行状态参数,选择合适的传感器和控制设备,搭建油田设备运行状态实时监测物联网;其次,对多源监测数据进行处理,引入自然语言解析技术以提取数据特征;最后,以Linux系统为基础,进行油田设备运行状态的智能感知与故障排查。实验结果表明,规范使用设计的方法进行油田设备运行状态智能感知,可以更精确地掌握设备运行情况,从而根据实际情况与具体需求进行设备运行状态的精准控制与调节。

基于无线通信的电力设备开关电源运行状态在线监测方法

针对当前电力设备开关电源运行状态在线监测技术中普遍存在的精度较低的问题,提出一种基于无线通信的电力设备开关电源运行状态在线监测方法。首先,利用无线通信技术采集电力设备开关电源运行电压数据。其次,处理开关电源运行电压数据。最后,结合自适应筛选、特征压缩以及信息融合技术,提取关键信息并触发预警机制,实现对开关电源运行状态的准确监测。实验结果表明,文章提出的设计方法能显著提升数据传输的稳定性和准确性,有效提高电压在线监测精度,为电力设备的安全稳定运行提供有力保障。

基于智能评估技术机电设备运行状态评价模型构建及应用

为提高机电设备先兆故障诊断效率和运行稳定性,提出采用智能评估技术构建煤矿机电设备运行状态评价模型,通过获取故障数据、运行状态数据,选取设备运行评价指标,并结合设备额定参数以及专家系统,对设备运行状态劣化程度进行计算。同时,引入层次分析法,确定机电设备运行状态评价等级,并通过引入“劣化度”模型,计算设备运行过程中相关指标与设备良好运行状态间差距,以实现对煤矿机电设备运行状态的智能评价。以新矿集团内蒙能源长城三矿所使用的MG450/1050-WDK型交流电牵引采煤机作为验证对象,结果显示,将基于智能评估技术的设备运行状态评价方法运用到电牵引采煤机运行状态评价中,评价结果可靠性高,对提高机电设备运行效率具有一定帮助,具体应用时建议根据煤矿以及机电设备型号设计评价指标。

电力自动化设备运行状态监测方法研究

引言。近年来,随着我国经济和社会的不断发展,人们的生活水平也在不断提高,电力自动化设备的应用范围越来越广泛。在社会经济、科学技术不断发展的今天,我国电力系统也在不断进行改革和创新,电力自动化设备在运行过程中逐渐向智能化方向发展。在电力系统中,电力自动化设备的应用不仅能够确保电网运行的稳定性和可靠性,还能促进电力系统的发展。因此,相关部门应采取有效措施加强对电力自动化设备地管理和维护,保证正常运行。

高压电气设备故障运行状态自适应预警方法

【目的】为了提前发现潜在的高压电气设备故障,并及时采取有效措施进行修复或维护,以确保高压电气设备的安全运行和延长高压电气设备的使用寿命,为此提出了高压电气设备故障运行状态自适应预警方法。【方法】建立高压电气设备故障运行状态数据库,利用所收集、分析和处理的数据来建立高压电气设备运行状态模型,结合该模型实现高压电气设备故障运行状态自适应预警。【结果】试验结果表明,该方法的高压电气设备故障运行状态自适应预警效果较好,具备较高的实际应用价值。【结论】该设计能够监测高压电气设备运行状态,通过分析数据和模式识别,及时发现潜在的故障迹象,有助于预防设备的故障发生,避免大规模停机和生产中断,提高设备的安全性和可靠性。