简介：摘要：随着人们对健康和工作生活质量的重视程度不断提高，越来越多的求职者将企业的健康关怀视为一个重要的择业因素，通过健康企业建设，企业能够提供一个健康、安全、舒适的工作环境，提供必要的健康服务和保障，从而吸引更多高素质人才加入企业，提高企业的整体人才素质和技能水平，进一步增强企业的核心竞争力，因此本文对健康管理与服务在健康企业中的应用进行深度研究，从而推进高效企业文化的建设，对企业的深化改革工作具有深远的意义和影响。

简介：摘要：随着社会进步，生产生活用电量逐渐增加，电缆作为电力输送环节， 其绝缘性能决定着供电的安全性和可靠性。电缆一旦在使用过程中出现故障，很容易出现短路接地等故障，甚至对用户的生命安全构成威胁。因为电缆内部的短路或故障会使电流发生变化，产生电热效应，从而导致故障自我修复，所以电缆早期故障也被称为自清除故障。然而，随着电缆故障的恶化，这种自动修复的能力逐渐减弱，最终需要人工修复。因此，电缆早期故障识别与定位研究的主要目的是在发生电缆永久性故障之前更换电缆，防止电缆永久性故障的发生，提高电网系统的运行可靠性。

简介：摘要：随着经济的发展与技术的进步，我国对电力的需求与日俱增，使得电力行业步入了特高压、大电网时代。电网规模的不断扩大，也对这些电力设备的安全可靠性提出了更高的要求。在变配电系统中，如果这类设备出现严重故障，就会导致整个变配电系统的工作失稳乃至崩溃。因此，必须采取有效的手段对这类变电设备的运行进行实时监测，同时根据变电设备的实时状态变化对变电设备可能出现的故障进行分类预警。

简介：摘要：健康且充满活力的员工团队对企业的创新和发展确实起着至关重要的作用，这样的团队具备更高的工作积极性和创造力，能够为企业带来许多益处，为企业的长远发展奠定坚实的基础，因此本文对全体员工参与健康管理的策略与效果评估进行深度研究，从而推进高效企业文化的建设，对企业的深化改革工作具有深远的意义和影响。

简介：摘要：介绍了某110kV变电站35kV开关柜通过局部放电巡检仪发现内部局部放电缺陷的案例分析。

简介：摘要：现如今，随着我国科学技术的创新发展，电气设备的应用应该引起高度重视，在整个发电厂运行中扮演的角色也越来越重要。虽然电气设备的投入使用确实明显提升了发电厂生产运行水平，但是同时也存在一些安全隐患，如果电气设备在运行中出现故障或者操作偏差问题，则很可能造成严重后果，危及相关工作人员的安全。基于此，针对发电厂电气设备予以安全运行管理以及优化维护必不可少，应该引起高度重视。

简介：[摘要]为更好的关爱新时代企业员工的心理健康，维护企业员工行使当家做主的权益。新中国成立以来，各企业纷纷成立了工会组织，以此帮助职工群众维护合法的权益。但是现实中企业如何才能结合国情、实情更好的去帮助职工群众？党的二十大以后对工会工作提出了结合实际的新建议和新指导。

简介：摘要： 海水养殖是我国水产业的重要组成部分，直接推动着我国沿海地区的经济，并对我国整体经济发挥着非常重要的作用。随着海洋养殖业的不断发展，改善我国生产质量、产量和环境效益已成为目前的主要战略规划，但是资源使用方面存在许多矛盾之处，不利于海水养殖业的发展，并对生产效益产生了更大的影响。基于此，本文对海水健康养殖发展存在的问题进行了分析，以及提出了海水健康养殖产业的形成对各方面的推进，并深入研究了海水健康养殖发展的具体措施，希望对水产业的可持续发展有所帮助。

简介：摘要：当今，风电作为一种可再生、清洁的能源，其应用在全球范围内得到广泛推广。然而，风电机组叶片作为风电设备的关键部件，由于其长时间在复杂恶劣的自然环境中运行，容易发生疲劳损伤。这种疲劳损伤不仅会降低风电机组的运行效率，还可能导致叶片断裂等严重事故，对风电站的安全运行构成威胁。因此，对风电机组叶片的健康监测和疲劳损伤的预警显得至关重要，可帮助人们提前了解叶片的健康状态，预防可能发生的故障或事故，并采取措施延长风电机组的使用寿命，提高风电站的运行效率。在此背景下，噪音检测作为一种非侵入式的检测技术，在风电机组叶片健康监测中的应用越来越受关注。通过分析风电机组的噪音信号可获取叶片的健康状态信息，从而提前发现并处理叶片的异常状况。

简介：摘要:随着电力行业的快速发展，电气设备在电力系统中的地位越来越重要。然而，由于电气设备长期运行在恶劣环境下，容易出现故障和性能下降。为了确保电力系统的稳定运行和设备的安全可靠，电气设备的状态评估与健康管理显得尤为重要。本文从电气设备状态评估和健康管理两个方面进行研究，分析了电气设备在电力运行中存在的问题，探讨了电气设备状态评估和健康管理的方法及应用。

简介：摘要：在风电行业快速发展的背景下，风电设备的故障诊断与健康管理成为了保障风电场稳定运行和提高经济效益的关键技术。随着信息技术的进步，大数据技术在风电领域的应用逐渐成为研究热点。大数据技术能够处理和分析海量的运行数据，通过数据挖掘、机器学习等技术手段，揭示风电设备运行中的潜在规律和故障模式。基于此，以下对基于大数据的风电设备故障诊断与健康管理的策略进行了探讨，以供参考。

简介：摘要:大坝作为水利工程的重要组成部分，其结构健康直接关系到人民生命财产安全。传统的大坝监测方法存在人工成本高、监测范围有限、数据获取周期长等问题。无人机技术因其灵活性和高效性逐渐在大坝监测中得到广泛应用。本文综述了无人机在大坝结构健康监测中的应用现状，探讨了无人机监测技术的优势和挑战，提出了未来的发展方向。通过对比分析无人机与传统监测方法的优缺点，证明了无人机在大坝监测中的重要性。研究结果表明，无人机在提高监测效率、降低监测成本以及增强数据精准度方面具有显著优势，有望成为未来大坝结构健康监测的主流技术。

简介：摘要：振动分析在汽轮机转子健康监测中具有重要意义。本文首先介绍了振动分析的基本原理，包括振动的定义、信号获取与处理以及特征参数提取。接着，讨论了振动分析在转子故障诊断中的应用，涵盖常见故障类型、振动信号与故障模式的关系及其在故障早期检测中的作用。随后，分析了振动监测设备与传感器技术、信号处理与分析方法的发展，重点介绍了智能化振动监测系统。最后，探讨了基于振动分析的汽轮机转子健康监测技术，包括数据采集与预处理、特征提取与状态识别、健康评估与故障预测，旨在为汽轮机的高效运行和维护提供理论支持与实践指导。

简介：摘要：本文探讨了电力设备健康管理与预测性维护中的人工智能方法。首先，论文介绍了电力设备在现代工业中的重要性，以及传统维护方法面临的挑战和人工智能的潜在价值。接着，论文阐述了电力设备健康管理的理论基础，包括健康管理的概念、框架以及故障模式与影响分析。然后，详细讨论了人工智能在电力设备健康管理中的应用，包括数据采集与预处理、预测性维护模型的构建等关键技术。通过案例分析，验证了预测性维护模型的有效性和实用性，并提出了模型优化和未来研究方向。本文的研究成果对于提高电力设备维护的效率和准确性，降低故障率和维护成本具有重要意义。

简介：摘要：本文针对风力发电装备的数字化维护与健康管理技术展开研究。通过综合分析当前数字化技术在风力发电领域的应用现状，结合传感器技术、数据分析算法及智能诊断系统，提出了一种综合性的数字化维护与健康管理方案。该方案可实现对风力发电装备的实时监测、故障诊断与预测维护，提高了风力发电系统的运行效率和可靠性，降低了维护成本，具有重要的工程应用价值。

简介：摘要：随着电力系统规模的不断扩大和智能化水平的提高，传统的电力系统运行监控和故障处理方式已经逐渐无法满足日益复杂的电网需求。大数据技术的引入为电力系统的故障预测与健康管理提供了新的思路。本文探讨了基于大数据的电力系统故障预测与健康管理的关键技术和应用，分析了电力系统运行中故障产生的原因，并提出利用大数据技术提升故障预测和健康管理的效果。通过对电力系统中传感器数据、运行数据、历史故障记录等多种数据源的融合与分析，提出了一种基于数据挖掘和机器学习的故障预测模型。结合具体案例，本文进一步阐述了大数据技术在电力系统故障预测中的应用效果和面临的挑战，并提出了相应的优化措施。最终，本文探讨了基于大数据的电力系统健康管理方法，旨在提高电力系统的安全性、稳定性和经济性。

简介：摘要：随着清洁能源需求增长，风力发电发展迅速，但风电场设备常处复杂恶劣环境，故障频发且维护成本高。本研究聚焦风电场设备健康监测与智能诊断系统。分析叶片、齿轮箱、发电机等主要设备常见故障类型、特点及诊断难点。阐述基于传感器的振动、温度、电流等监测方法及非接触式监测技术，利用实时数据采集分析及时发现异常。研究智能诊断算法，如机器学习、深度学习算法对故障的识别，提高诊断准确性。通过多个风电场案例分析，该系统实现远程实时监测，降低故障率和维护成本，为设备管理提供依据，优化维护计划和运行策略，提升风电场经济效益和可靠性。风电场设备健康监测与智能诊断系统是保障其安全稳定高效运行的关键，对推动风力发电可持续发展意义重大。

简介：摘要：本文主要分析了输电设备健康状态监测对电力系统可靠性的影响。通过对输电设备的实时监测和分析，可以有效预测和预防设备故障，提高电力系统的可靠性和稳定性。文章首先介绍了输电设备健康状态监测的背景和意义，然后详细分析了监测技术的发展和应用，最后讨论了监测对电力系统可靠性的提升和未来发展趋势。

简介：摘要：随着工业4.0的深入发展，电气系统作为工业生产的核心部分，其健康状态的实时监测与预测维护变得愈发重要。MEMS（微机电系统）加速度传感器，凭借其体积小、重量轻、功耗低、性能稳定等优势，在电气系统健康状态监测中展现出巨大的应用潜力。本文将从多个方面阐述MEMS传感器在电气系统健康状态监测中的具体应用策略，以期为相关技术人员提供参考和借鉴。

简介：摘要：随着电力系统对电缆的依赖逐步加深，电力电缆故障的预防与诊断显得尤为重要。电力电缆故障诊断与健康管理不仅能够延长电缆使用寿命，降低运维成本，还能保障电力系统的稳定运行。本文探讨了基于多源信息融合的电力电缆故障诊断技术，通过集成温度、电流、电压、振动等传感器数据，结合大数据分析和机器学习技术，提升故障诊断的精准性与实时性。此外，本文还提出了基于多源信息的电力电缆健康评估与寿命预测模型，提出了智能化、数据驱动的预防性维护策略，以实现电力电缆的全生命周期管理。本文的研究为电力电缆的故障诊断与健康管理提供了新的思路和方法，对电力系统的安全运行具有重要意义。