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振动力学发展历史概述

振动力学是力学的一个重要组成部分,但关于其历史发展尚无全面的论述,相关内容散见于科技史、力学史、数学史、声学史、材料强度史以及一些专题性研究。本文拟对振动力学的发展历史作简要而不失全面的概述,希望通过对历史发展的回顾与分析,揭示振动力学的学科特点和发展规律,进而对振动力学的研究和教学有所启发和助益。振动力学内容丰富,这里对于振动问题的早期研究简略带过,也不涉及振动力学的最新进展。

  • 2025-02-01
  • 阅读187

热电厂锅炉智能燃烧优化控制技术思考

近期,我们一台150吨的高温高压的CFB锅炉,应用了和利时公司的“CFB锅炉燃烧自动及母管协调控制技术”,效果还不错。

  • 2025-01-25
  • 阅读152

基于数据挖掘的火电厂能耗分析与节能诊断服务的几点思考

在全球能源转型与数字化浪潮的推动下,火电厂正面临更加严峻的挑战与机遇。实现从传统运行管理模式向智能化、精细化管理的转变,已成为提升电厂经济效益和环境绩效的必由之路。围绕“基于数据挖掘的火电厂能耗分析与节能诊断服务”,我想跟大家一块探讨,如何通过数据驱动实现能效提升和智能化转型。

  • 2025-01-25
  • 阅读165

大型企业流程管理与信息化诊断

大型企业流程管理与信息化诊断

  • 2025-01-25
  • 阅读156

基于振动信号的风电机组轴承故障诊断技术研究

基于振动信号的风电机组轴承故障诊断技术是近年来风电领域的重要研究方向。风电机组轴承作为关键部件,其运行状态直接影响到整个机组的稳定性和安全性。因此,开发高效、准确的故障诊断方法对于降低维护成本、提高发电效率具有重要意义。

  • 2025-01-25
  • 阅读155

水电站智能巡检系统监测运行与时序特征分析

[摘 要]?水电站是国家能源战略部署重要的组成部分, 水电站各组件的状态参数及运行参数的收集、分析和反馈对电站的安全稳定运行至关重要。本文针对国内大多数水电站目前采用的传统人工巡检和工业监控相结合的系统存在的人力消耗大、安全系数低, 工业摄像头易出现死角、人工监视屏幕疲劳等问题, 对已开发用于电站监测的智能巡检机器人的工作原理及在水电站内日常巡检和运行分析系统进行介绍, 并将机器人所采集到的信号分为一次状态信号、缓慢变化信号、快速脉动时序信号。针对快速脉动时序信号独有的复杂性和非线性特性, 本文将传统时频信号分析方法和非线性混沌分析方法相结合, 分析快速脉动时序信号, 得到其非线性特征与机组运行不稳定性的关联性。结果表明在智能巡检分析模块加入非线性混沌分析可以有效建立机组信号与运行状态的关系, 实现水电站实时状态监测。[关键词]?水电站; 智能巡检; 压力脉动; 混沌分析

  • 2025-01-17
  • 阅读235

梁少华、乔宗良:电厂智慧监盘及预警诊断平台研究(复述,能源研究与利用2023.1)

电站设备由于长期在振动、磨损、高温等较为恶劣的环境中运行容易发生故障,且设备在发生故障的早期阶段具有隐蔽性,从而对运行人员监控机组状态产生干扰,无法在设备故障早期阶段做出预警,就会影响运行人员的判断,造成重大损失。因此对电厂设备进行在线监测与故障早期预警,是保障电站设备运行可靠性以及建设现代智慧电厂的重要手段。对此本文利用电站DCS?系统中存储的热工过程数据,基于神经网络算法将设备测点组合抽象为预警模型,采用模块化设计,开发了燃煤火电智慧监盘及预警诊断平台。实践表明,该平台可以在设备劣化阶段早期迅速报警,通过Web?端通知现场运行人员,真正实现了燃煤火电智慧监盘。

  • 2025-01-17
  • 阅读319

中小热电机组能耗指标体系构建与经济性诊断(王亚欧论文《火电机组能耗指标体系构建与经济性诊断研究》思考)

数据挖掘技术已广泛应用于传统火电行业的节能优化运行与管理,但目前基于数据挖掘的机组运行优化方法往往缺乏普遍性和实操性,针对少量典型工况挖掘得到的参数目标值,无法给予实际运行机组全面的指导。

  • 2025-01-17
  • 阅读174
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:整合多模态医学数据,包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据,完成 不同时间点、条件下的数据对齐,构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法,提供跨模态标注算法和标注工具, 揭示跨模态数据之间的语义关联性,帮助分析其相互作用和整 合效果,提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据,提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法,对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等,以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台,促进跨学科研究团队的协作, 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具,辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。

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生成式人工智能服务管理暂行办法__2023年第24号国务院公报_中国政府网

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