简介:摘 要:针对高铁列车车载蓄电池剩余寿命的问题,本文采用故障预测与健康管理方法,提出通过选取特征因子表征蓄电池的状态,并在基于大量数据基础采用神经网路算法对蓄电池剩余使用时长进行预测。为高速铁路列车车载蓄电池的延长使用寿命和维护工作提供一定的指导。
简介:摘要:随着现代工业的飞速发展以及火电厂自动化程度的持续提高,电机作为火电厂生产流程中的关键动力设备,在整个电力生产过程中发挥着举足轻重的作用。然而,电机故障的出现往往会引发一系列严重后果,不仅可能导致生产的突然中断,造成巨大的经济损失,还可能对设备造成不可逆转的损坏,甚至引发危及人员生命安全的重大事故。因此,本研究聚焦于如何充分运用大数据分析技术,对火电厂电机故障进行高效、精准的预测与预防。通过对海量且复杂的电机运行数据进行全面采集、深度处理和细致分析,构建起高度准确的故障预测模型,从而提前采取针对性的有效措施,显著降低故障的发生概率,全方位提高火电厂的运行可靠性和经济效能。