简介：摘要：我国拥有最多的能源是煤炭，煤炭经济的发展促进了我国国民经济的发展。在我国能源工业上，占据一次能源生产和消费结构最多的就是煤炭，相关专家预计，到2050年，煤炭依然还可以占据我国一次能源生产和消费的一半左右。可见，煤炭资源在我国有着重要的地位。虽然煤炭资源丰富，但是煤炭资源开采却是非常复杂和危险的，最近几年，虽然我国矿井瓦斯事故数量减少，但是每年都会发生，所以，在煤炭资源的开采上，形势依然不乐观。在这个背景下，本文对矿井瓦斯监测数据趋势预测开展了相关研究。

简介：摘要 ：轧辊磨床在冶金行业中是非常重要不可缺少的一个设备，然而却对轧辊磨床运行状态的监测比较欠缺，结合这一情况，提出了轧辊磨床状态故障监测技术。本文首先对轧辊磨床状态监测方式和方法进行了介绍，结合 状态监测传感器型号选择和 信号特征提取，对轧辊磨床故障预测方法进行了深入的探究，望通过对轧辊磨床状态监测与故障预测技术的分析与探究可以为冶金行业的可持续发展提供一定参考。

简介：摘要：风力发电作为可再生能源的重要代表之一，在能源转型中具有重要地位。然而，风力发电叶片损伤的出现可能会影响发电效率和系统安全性。因此，本文针对风力发电叶片损伤监测与预测技术展开探讨。首先，综述了叶片损伤的类型、影响以及现有监测与预测方法的局限性；其次，深入分析了传统监测方法和先进技术，并介绍了数据驱动和物理模型等预测方法；最后，通过案例研究和未来趋势展望，探讨了该领域的发展前景。

简介：摘要：随着智能制造的快速发展，传统的产线维修调试工作变得越来越复杂和困难。为了解决这些问题，本论文提出了一种智能产线维修调试在线监测与预测维护的方法。在故障发生之前，系统可以自动发出警报并提供相应的维修建议，从而减少停机时间和维修成本。本论文通过实验验证了该方法的有效性和可行性，为智能制造领域提供了一种新的解决方案。

简介：摘要：传统水电检修和设备维护模式存在的缺点和问题不容忽视，且日益成为电力生产安全事故的焦点和“始作俑者”。研究物联网建设、模型系统工程和大数据分析技术实现水电设备工况分析等功能是目前水电能源行业数字化转型的重要课题。大唐彭水水电站从系统架构、设备编码、算法逻辑和数据处理等发面研究并应用了基于模型的水电设备工况及趋势预警系统，通过两个应用案例验证该系统的有效性和实现数字化转型的重要意义：管用、实用、好用是实现数字化转型和智慧电厂建设的出初衷和原则。

简介：摘要：港口电气设备的智能监测与故障预测是保障港口运行安全、提升运营效率的关键技术。本研究旨在通过综合运用物联网、大数据分析和机器学习等先进技术，构建一套高效、准确的港口电气设备智能监测与故障预测系统。论文详细分析了港口电气设备的运行环境与特点，以及现有监测技术的局限性，为后续研究提供了背景支撑。接着，深入探讨了基于物联网的设备状态感知技术，构建了全面的设备数据采集与传输框架，确保了监测信息的实时性和完整性。在故障预测模型的构建上，论文引入了深度学习和时间序列分析方法，针对电气设备的故障模式进行了深入研究。通过对历史数据的学习和分析，模型能够识别设备异常，提前预测潜在故障，为维护决策提供有力支持。此外，还设计了一套评估指标体系，以评估预测模型的性能和适用性。通过实证研究，验证了所提方法在港口电气设备故障预测上的有效性。

简介：摘要：本文旨在探讨压缩机设备状态监测与故障预测方法。通过分析压缩机设备状态监测的重要性和现状，提出应用先进技术进行状态监测与故障预测的方法，以提高设备可靠性和生产效率。

简介：摘要：气候变化将导致植物延长生长期，提前开花和授粉，从而增加敏感人群的自然花粉暴露时间，增加过敏症状的严重程度。过敏花粉会影响世界上大多数人的健康。随着我国生态环境的改善和城市化的快速发展，人们接触花粉的机会增多，花粉过敏的人数可能会增加，症状可能会加重。加强对致敏花粉浓度的监测，识别致敏花粉的种类，研究致敏花粉的季节变化规律，并做出及时准确的预测，对于更好地预防、诊断和治疗花粉过敏相关的健康问题，降低医疗费用非常重要。

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简介：摘要：随着电气设备在工业生产和生活中的重要性不断增加，对电气设备状态进行监测与预测成为一项关键任务。基于深度学习的方法具有强大的模式识别和特征学习能力，它能够从大量的电气设备数据中挖掘出有用的信息，并实现准确的状态监测与预测。本文旨在研究基于深度学习的电气设备状态监测与预测的理论基础和关键技术，以及其在故障诊断、剩余寿命预测和整体生命周期预测中的应用。通过深入研究和应用这些技术，期望能提高电气设备的可靠性和安全性，并降低维修成本和生产停机时间。

简介：摘要：气象灾害的频繁发生限制了农业的发展，为了最大程度地减少气象灾害对农业生产的影响，国家投入了大量资源，从技术、设备、人员等方面为研究工作提供支持。通过建立了一个综合态的监测体系，以预测气象灾害并分析灾难的后果，从而采取预防措施在一定程度上限制灾害的发生。本文选择分析农业天气灾害监测预报技术的研究进展。首先，解释农业灾害的理论意义，为以后的研究奠定理论基础。其次，阐述了农业气象灾害监测预报技术的研究进展，如农业气象灾害监测预报技术和监测技术的发展。最后，提出了有效的发展建议以及农业灾害预警与预测技术的发展趋势，希望为相关部门和员工提供基本原理参考意见。

简介：摘要：本文主要研究电气设备状态监测与预测维护技术，针对电气设备运行过程中存在的故障和损坏问题，通过状态监测和预测维护技术，能够提前发现并解决问题，提高电气设备的可靠性和安全性。本文通过对相关研究文献的综述和分析，总结了电气设备状态监测与预测维护技术的研究现状和存在的问题，并提出了进一步的研究方向和建议。

简介：摘要：本研究深入探讨了电气设备状态监测与预测性维护的关联性，聚焦传感器技术、数据处理与分析方法、预测性维护概念及关键技术等方面。通过对监测数据的支持，我们揭示了其对预测性维护的重要性，并提出了如何优化预测性维护策略的关键措施。通过成功案例分析，总结了经验和最佳实践，为实际应用提供了有力的指导。关键技术包括数据模型与算法选择、实时监测与远程诊断技术、智能决策系统的设计与应用。本研究为电气设备领域的预测性维护提供了全面的理论指导和实用建议，有助于提高设备可靠性、减少维护成本，推动工业领域的技术创新。

简介：摘要：随着电气设备在工业、商业和日常生活中的广泛应用，对其状态监测与预测的需求日益增长。基于深度学习的技术在这一领域展现出了巨大的潜力。本文从深度学习在电气设备状态监测与预测中的应用出发，综述了其在传感器数据处理、故障诊断、异常检测、预测模型等方面的应用现状，并与传统方法进行了比较分析。同时，还探讨了深度学习在电气设备状态监测与预测中面临的挑战，并提出了相应的解决方案。

简介：摘要：文章深入分析了基于机器学习森林火灾监测预测系统，希望通过全维数据集成和算法优化，提升火灾预警信息准确性和及时。试验搜集了图像、气候、地貌等全维数据，并进行预备处理和svm算法。选用神经网络（CNN）、svm算法（SVM）和梯度提升决策树算法（GBDT）等候人工智能算法开展火灾监测和预测。根据实验数据形成，对比了火灾监测和预测中不同算法特性，阐述了全维数据集成化对预测准确性产生的影响。

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简介：摘要：电力设备作为国计民生的重要基础设施，其运行状态的稳定性和可靠性直接影响到电力供应的安全与经济。然而，随着电网规模的扩大和复杂度的增加，传统的人工巡检和定期维护方式已难以满足实际需求。近年来，深度学习技术的快速发展为电力设备状态监测与预测提供了新的思路和方法。本文旨在探讨基于深度学习的电力设备状态监测与预测技术，从理论基础、优势与挑战等多个方面进行详细分析，以期为电力行业的智能化发展提供参考。

简介：摘要：本论文旨在研究变电站设备状态监测与故障预测模型，以提高电网运行的可靠性和安全性。首先，分析了传统监测方法的局限性，随后提出了基于数据驱动的方法。该方法利用传感器采集的数据，并结合机器学习技术，构建了一个用于监测设备状态的预测模型。通过对历史数据的分析，模型能够识别出设备异常的模式，并提前预测潜在的故障。实验结果表明，该模型在准确性和可靠性方面表现出色，为变电站设备维护提供了有力支持。

简介：【摘要】我国黄河流域水沙通量的变化对环境治理、气候变化和人民生活有着重要意义。本文首先根据现有数据进行可视化分析,研究含沙量与时间、水位、水流量的关系,然后利用相关分析确认含沙量与水位、水流量为线性关系,最后采用“分割-近似代替-求和”的方法求出年总水流量和年总排沙量。