1、“.....图基于大数据技术的水电机组状态监测与故障诊断系统架构本系统具有良好的开放性和可扩展性,可以面向不同机组类型不同机组工况不同故障诊断算法不同样本数据进行故障诊断和预测。通过提供开平台构建常规的应用程序,部署在容器里运行,包括水电机组的状态监测展示与告警查询统计故障诊断模型维护系统管理等功能。大数据处理平台上构建大数据的存储故障样本训练故障诊断算法大数据任务管理等识。本文采用大数据技术,研究水电机组状态监测数据运行数据及生产管理数据等与机组状态之间的关系,通过对状态监测生产实时生产管理及同类机组运行数据的大数据分析,实现机组状态的评估和故障诊断,并可预测机组运行的基于大数据的水电机组状态监测与故障诊断系统研究与实现原稿法只能对故障进行事后分析,无法实现预测,而且由于故障样本数据有限......”。

2、“.....只能用于特定故障的分析诊断。国内外已有些基于数据挖掘技术的电力设备故障诊断和状态检修方面的研究,为发电机组状态监测分析和故护系统管理等功能。大数据处理平台上构建大数据的存储故障样本训练故障诊断算法大数据任务管理等功能。故障诊断模型维护在应用平台实现,故障样本训练和故障诊断算法由应用平台发起后由实现并执行水电机组状态监测和故障诊断系统的研究大多基于传统的信号处理方法,它是以水轮机的状态监测为基础,根据所获得的监测数据,提取反映水轮机运行状态的特征值,并对这些特征值进行分析诊断,判断水轮机是否存在故障。这种模型故障样本训练定期诊断任务等机制,实现较为准确的定期故障诊断和预测功能,能有效提前发现故障,为预测性维修提供决策参考,能显著提高水电机组的安全性和可靠性,降低维修费用......”。

3、“.....方便用户对设备的历史情况进行查询和使用设备当前监测值从实时数据库或试验中获得,是被分析的对象设备健康状况分析就是以数据挖掘的结果为依据,对设备当前监测值进行对比分析,判断当前设断系统研究与实现原稿。系统功能由基于应用平台和大数据处理平台的应用组成。应用平台构建常规的应用程序,部署在容器里运行,包括水电机组的状态监测展示与告警查询统计故障诊断模型基于大数据挖掘的故障诊断与预测方法电力设备故障诊断与预测模型故障诊断与预测实质上就是建立套设备的运行状态分析系统来判断设备的健康状况,从而对是否需要对其进行检修做出决定,实现状态检修或者预测性维修。基于大特征值,并对这些特征值进行分析诊断,判断水轮机是否存在故障。这种方法只能对故障进行事后分析,无法实现预测,而且由于故障样本数据有限......”。

4、“.....只能用于特定故障的分析诊断。国内外已有些基于数据挖掘技术电机组状态监测与故障诊断系统设计水轮发电机组是个涉及机械电磁和水力的复杂系统。机组在运行时,除了机械因素外,还有电磁和水力因素的影响。现代化的水电厂都建设有较为齐全的水电机组状态监测系统,拥有大量的监测数使用消息队列服务实现两个平台之间的通讯。摘要随着信息通信技术的快速发展,水电厂的生产运行和状态监测系统都积累了大量的数据,采用传统分析法进行数据分析和处理,耗时且难以有效发现数据中隐含的断系统研究与实现原稿。系统功能由基于应用平台和大数据处理平台的应用组成。应用平台构建常规的应用程序,部署在容器里运行,包括水电机组的状态监测展示与告警查询统计故障诊断模型法只能对故障进行事后分析,无法实现预测,而且由于故障样本数据有限,导致其适应性差......”。

5、“.....国内外已有些基于数据挖掘技术的电力设备故障诊断和状态检修方面的研究,为发电机组状态监测分析和故用户对设备的历史情况进行查询和使用设备当前监测值从实时数据库或试验中获得,是被分析的对象设备健康状况分析就是以数据挖掘的结果为依据,对设备当前监测值进行对比分析,判断当前设备运行状态是否正常。目前,对基于大数据的水电机组状态监测与故障诊断系统研究与实现原稿电力设备故障诊断和状态检修方面的研究,为发电机组状态监测分析和故障诊断提供了有益探索。但这些研究和系统开发仍基于集中式数据仓库的数据挖掘技术,依赖于传统的因果推断机理建立数学分析模型,应用范围较窄且使用复法只能对故障进行事后分析,无法实现预测,而且由于故障样本数据有限,导致其适应性差,只能用于特定故障的分析诊断......”。

6、“.....为发电机组状态监测分析和故进行预测,实现故障诊断,为机组安全稳定运行提供决策依据。目前,对于水电机组状态监测和故障诊断系统的研究大多基于传统的信号处理方法,它是以水轮机的状态监测为基础,根据所获得的监测数据,提取反映水轮机运行状态与预测方法电力设备故障诊断与预测模型故障诊断与预测实质上就是建立套设备的运行状态分析系统来判断设备的健康状况,从而对是否需要对其进行检修做出决定,实现状态检修或者预测性维修。基于大数据数据挖掘的电力设备状和设备历史运行数据,这对系统的存储能力和计算效率提出了更高的要求,如图所示。因此,本文提出了利用大数据云平台的海量存储能力以及并行计算能力,对机组状态监测数据进行分析,尤其是对能够直接反映机组故障的振动数断系统研究与实现原稿......”。

7、“.....应用平台构建常规的应用程序,部署在容器里运行,包括水电机组的状态监测展示与告警查询统计故障诊断模型诊断提供了有益探索。但这些研究和系统开发仍基于集中式数据仓库的数据挖掘技术,依赖于传统的因果推断机理建立数学分析模型,应用范围较窄且使用复杂。基于大数据的水电机组状态监测与故障诊断系统研究与实现原稿。水电机组状态监测和故障诊断系统的研究大多基于传统的信号处理方法,它是以水轮机的状态监测为基础,根据所获得的监测数据,提取反映水轮机运行状态的特征值,并对这些特征值进行分析诊断,判断水轮机是否存在故障。这种大数据数据挖掘的电力设备状态评估模型如图所示。对电力设备状态进行评估,首先要收集设备的相关信息,包括设备的基础信息历史运行数据及设备缺陷信息等。通过对设备历史运行数据和缺陷信息进行挖掘......”。

8、“.....对电力设备状态进行评估,首先要收集设备的相关信息,包括设备的基础信息历史运行数据及设备缺陷信息等。通过对设备历史运行数据和缺陷信息进行挖掘,得出设备缺陷情况下的特征值和设备关联参数值,方基于大数据的水电机组状态监测与故障诊断系统研究与实现原稿法只能对故障进行事后分析,无法实现预测,而且由于故障样本数据有限,导致其适应性差,只能用于特定故障的分析诊断。国内外已有些基于数据挖掘技术的电力设备故障诊断和状态检修方面的研究,为发电机组状态监测分析和故放的故障诊断模型故障样本训练定期诊断任务等机制,实现较为准确的定期故障诊断和预测功能,能有效提前发现故障,为预测性维修提供决策参考,能显著提高水电机组的安全性和可靠性,降低维修费用......”。

9、“.....它是以水轮机的状态监测为基础,根据所获得的监测数据,提取反映水轮机运行状态的特征值,并对这些特征值进行分析诊断,判断水轮机是否存在故障。这种能。故障诊断模型维护在应用平台实现,故障样本训练和故障诊断算法由应用平台发起后由实现并执行,使用消息队列服务实现两个平台之间的通讯。基于大数据的水电机组状态监测与故展趋势。采用和平台开发了基于大数据技术的水电机组状态监测与故障诊断系统,并通过实际算例证明了所提方法的可行性及有效性。系统功能由基于应用平台和大数据处理平台的应用组成。应使用消息队列服务实现两个平台之间的通讯。摘要随着信息通信技术的快速发展,水电厂的生产运行和状态监测系统都积累了大量的数据,采用传统分析法进行数据分析和处理,耗时且难以有效发现数据中隐含的断系统研究与实现原稿......”。