简介：摘要：露天采矿是一种常见的矿山开采方式，而爆破则是露天采矿中常用的采矿方法之一。在爆破作业中，爆破振动是不可避免的物理现象，其会对周围环境和工程结构产生一定影响。特别在露天采矿边坡稳定性问题上，爆破振动会直接影响边坡的稳定性，进而对整个采矿区域的安全产生重要影响。基于此，本篇文章对露天采矿爆破振动过程中边坡稳定性极限进行研究，以供参考。

简介：摘要：本文简要分析配电电缆试验案例，重点强调配电电缆绝缘状态检测技术，并以加强配电电缆绝缘状态检测的措施作为切入点，对建立定期例行检修制度、使用局部放电检测技术、检测结果记录和分析、定期对电缆进行维护和清洁以及积极开展培训工作等方面进行研究，期望能够为相关人员提供参考。

简介：

简介：摘要：本研究探讨了人防工程设备状态实时监测与维护策略。通过采用先进的监测技术，如传感器网络和远程监控系统，实现对人防工程设备状态的实时监测。同时，结合数据分析和预测算法，制定了有效的维护策略，以提高设备的可靠性和使用寿命，确保人防工程系统的稳定运行。

简介：摘要：本文对电力设备状态检修技术进行了综述，包括了状态检修技术的定义、发展现状、关键技术和未来发展趋势。通过对相关文献和研究成果的梳理和总结，旨在为电力设备状态检修技术的研究和应用提供参考和借鉴。

简介：摘要：改革后，在社会高速发展的影响下，带动了我国各行业领域的进步。现阶段，水电开发企业的经济效益受多方面条件的影响，比如水电站的运行、管理甚至是它的生产能力等等，都会对相关企业的经济效益产生或多或少的影响。当前水电开发企业亟需解决的问题是更好地利用水力创造更多电力以及对发电机进行优化升级。文章重点分析水力发电站安全生产目标管理过程中的问题以及不足，然后有针对性地提出解决措施，对水力发电站安全生产管理工作进行优化升级。

简介：摘要：现在，对电力一次设备的管理在电力企业的生产运营中越来越重要，在整个生命周期内引进了组合化的管理方式，能够更好地对一次设备进行管理，保证了设备的安全运行。

简介：摘要：本文探讨了数据挖掘技术在医疗设备状态检测中的应用。首先介绍了数据挖掘技术的背景和重要性，随后详细分析了关联规则挖掘、聚类分析、时间序列分析等方法在医疗设备状态检测中的具体应用。通过构建预测模型，实现对医疗设备状态的精准预测和监测。最后，总结了数据挖掘技术在医疗设备状态检测中的优势及潜在价值，为医疗设备维护和管理提供了新的思路和方法。

简介：摘要：本文研究了重型发电燃气轮机的建模与状态监测技术。首先介绍了重型发电燃气轮机的基本原理与特性，然后探讨了建模方法，包括燃气轮机数学模型的建立、模型验证与仿真以及模型参数辨识与优化。最后，通过应用实例，展示了建模与状态监测在重型发电燃气轮机中的实际应用效果。结果表明，有效的建模和状态监测对于提高重型发电燃气轮机的运行效率和可靠性具有重要意义。

简介：摘要：随着社会经济不断发展，社会已进入新的发展阶段，为交通领域发展起到很好的促进作用，在城市轨道交通列车运转的时候，为对其列车运转安全风险的降低，还需科学合理应用列车司机状态监测系统，以明确司机驾驶状态，实施有针对性监测，保证列车安全运转。本文主要基于作者实际工作经验入手，分析城市轨道交通的列车司机驾驶状态监测，希望对有关从业人员带来帮助。

简介：摘要：随着我国电力工程的快速发展，在运行过程中设备检测会对系统的稳定性提高一定的帮助。从工厂到输电线路，再到用户网络，都必须实时监控电力设备和计算节点，这对于保证电力部门和客户的经济利益至关重要。因此，对这些电力设备和节点进行有效、即时、高精度的检测和控制是十分必要的。

简介：摘要：随着船舶工业的快速发展，船舶海水冷却系统的健康状态评估与预测在船舶运行和维护中变得越来越重要。本文针对船舶海水冷却系统，提出了一种基于数据分析和机器学习的健康状态评估与预测方法。该通过监测和采集船舶海水冷却系统的运行数据，建立了系统的健康状态评估模型；其次，利用算法对数据进行分析和处理，实现了对系统未来健康状态的预测。能够有效提高船舶海水冷却系统的运行效率和可靠性，为船舶运营管理提供了重要参考依据。

简介：摘要：本文以大庆油田水务环保公司制水一公司龙虎泡取水泵房为例，着重介绍日常点检及设备状态监控对设备运行的重要作用。在点检及设备状态监控的基础上，加强日常的维护保养工作，不仅能有效降低设备故障率、减少维修成本及备件储备数量，还可大幅度减少停机时间和提升企业经济效益，对进一步搞好设备管理工作具有重要意义。

简介：摘要:

简介：摘要：在核能作为清洁能源的关键之际，核电站电气设备的状态监测与维护至关重要。本论文旨在探讨如何利用先进的监测技术与优化策略，提高核电站电气设备的可靠性和安全性。通过综合分析电气设备监测技术及现有维护模式，将探索如何有效地应用监测数据进行预测性维护，并设计基于数据驱动的维护决策模型。研究结果将为核电站电气设备的维护管理提供新的思路和方法，促进核能产业的可持续发展。

简介：摘要：机泵是一种非常重要的设备，它是一种装置的核心部件，它的好坏直接关系到装置的工作状态，同时也关系到装置的能量消耗，因此，泵的工作状态需要引起足够的重视，通常可以通过泵的振动状态来对泵的异常进行监控，由于机泵的振动会对装置的工作稳定性产生很大的影响，甚至会对水泵产生损坏，因此，对泵的振动状态进行监控，可以使泵的工作状态得到及时的检测，从而避免设备的损坏。为此，本课题重点研究泵振动状况监控提升装备预知维护管理水平，根据泵的振动状况进行故障诊断，并采取相应的防范措施，使装备的预知维护管理水平得到进一步提高，为企业的节能降耗提供保障。

简介：摘要：电力正常运行是当下社会居民生活与工业生产的基础，而电力的正常运行与高压变电站高压电气设备运行状态有着直接的关系，因此加强高压变电站高压电气设备状态检修成为变电站内的一项基础工作。该文将从高压变电站高压电气设备状态检修的含义出发，提出提升高压变电站高压电气设备状态检修水平的策略。关键词：高压变电站高压电气设备状态检修

简介：摘要:随着智能电网技术的快速发展，电气设备的高效、稳定运行成为保障电网安全的关键。传统的设备状态监测方法已难以满足智能电网的高效性和复杂性要求。本研究针对智能电网环境下的电气设备状态监测与预测算法进行了深入分析和实验验证，提出了一种集成机器学习与数据分析的新型预测模型。通过对比分析不同算法在真实环境中的应用效果，证明了所提模型在提高预测准确性和运算效率方面的优势。研究结果不仅为智能电网的电气设备管理提供了科学的方法支持，也为相关技术的进一步研究与开发奠定了基础。

简介：摘要：随着科技的不断进步和电力系统的快速发展，电力设备状态检测技术面临着前所未有的挑战和机遇。传统的电力设备状态检测技术主要依赖于人工巡检和定期维护，这种方法不仅效率低下，而且难以准确预测设备的故障和性能退化。因此，基于大数据分析的电力设备状态检测技术应运而生，成为当前研究的热点和前沿领域。近年来，大数据技术的快速发展为电力设备状态检测提供了新的解决方案。通过收集和分析海量的电力设备运行数据，可以实现对设备状态的实时监测和预测，从而提高设备的可靠性和运行效率。

简介：摘要