1、“.....最初的人的现场观察阶段主要由人根据以往经验，通过对设备的振动，温度等机械状态进行观察和判断，分析过程中往往需要进行专家讨论，来据的聚合和规范化等美国于年成立了机械故障预防小组，英国几乎同时期成立英国机器保健中心，他们在故障分析及诊断技术开发等诸多方面取得了很大成就。欧洲的部分国家凭借着对诊断技术的深度研究，已经在该领域取得了较为不错的成绩。丹麦和日本也都针对机械设备推出了适合不同工业基于大数据平台的火电厂泵类设备故障诊断技术分析论文原稿化等。通过利用大数据技术，可对工程机械设备进行工业机械大数据的构建，将设备每天产生的实时数据进行结构化或非结构化的保存，以此作为数据分析和挖掘的基础......”。

2、“.....见图。数据处理数据处理作为大数据技术的上游环节，是预警，对提高矿井的安全管理有极大帮助。文献油田注水泵故障诊断专家系统的开发根据水泵机组的振动信号建立了故障诊断专家系统。与传统的专家系统相比，该系统在知识库组建时充分地调研了实际的产生方式，将其融入至知识库框架体系之中，以此建立的专家系统提高了搜索的效率，知识的匹习训练模型并进行故障识别诊断，证明了神经网络在诊断的准确率和诊断效率方面具有优势。文献基于支持向量自回归的大型离心式水泵振动状态预测研究，利用支持向量机构建了大型离心式水泵两种不同的振动预测模型基于灰度方法得模型和基于自回归方法的模型。在进行实例验证后得到结果基于目前......”。

3、“.....泵体常见故障形式泵体常见的故障形式如下图所示，主要涉及到水泵的叶轮轴承电动机和进出水管道等组件。因此，为实现对泵体的故障进行预测断大数据智能化工业泵引言在工业生产中，泵作为种通用机械其地位无可取代，其中石化用泵电力用泵又占极大部分。由于我国目前发电情况是以火电为主力，而泵在火电厂所发挥的作用非常重要。泵类设备作为生产系统重要的环节，旦发生故障容易导致整个生产系统瘫痪，其造成的直接和间接损失数据可视化等。通过利用大数据技术，可对工程机械设备进行工业机械大数据的构建......”。

4、“.....以此作为数据分析和挖掘的基础，结合各种数据分析工具挖掘出有价值的信息可用于指导企业的各个环节，见图。数据处理数据处理作为大数据技术的上游监测与实时预警，对提高矿井的安全管理有极大帮助。文献油田注水泵故障诊断专家系统的开发根据水泵机组的振动信号建立了故障诊断专家系统。与传统的专家系统相比，该系统在知识库组建时充分地调研了实际的产生方式，将其融入至知识库框架体系之中，以此建立的专家系统提高了搜索的效率用机器学习训练模型并进行故障识别诊断，证明了神经网络在诊断的准确率和诊断效率方面具有优势。文献基于支持向量自回归的大型离心式水泵振动状态预测研究......”。

5、“.....在进行实例验证后得到基于大数据平台的火电厂泵类设备故障诊断技术分析论文原稿无法估量，因而保证泵的正常运行十分重要。对设备状态的预测也更加智能，从设备数据的采集及基本的处理摆脱了人的而参与。随着监测对象的不断扩大，大数据技术也被应用到设备的故障诊断及预测方面，智能化和精确性迅速提高。空间上也不再局限于本地检测，远程监测逐渐成为重要手段。排除，数据的聚合和规范化等对设备状态的预测也更加智能，从设备数据的采集及基本的处理摆脱了人的而参与。随着监测对象的不断扩大，大数据技术也被应用到设备的故障诊断及预测方面，智能化和精确性迅速提高。空间上也不再局限于本地检测，远程监测逐渐成为重要手段。关键词故障诊论文原稿。目前......”。

6、“.....泵体常见故障形式泵体常见的故障形式如下图所示，主要涉及到水泵的叶轮轴承电动机和进出水管道等组件。因此，为实现对泵体的环节，是个非常重要的环节，合理的数据处理有助于减少大量冗余和无效的数据，这对后期的数据分析和挖掘有非常重要的意义。数据处理主要包括对数据进行清洗，集成和变换等。其目的均是为后期挖掘出有价值的数据奠定重要的基础，如根据实际需要，对无效的噪声信号进行去除，异常值的识别知识的匹配过程明显改善。大数据技术大数据主要有个特点，分别是规模性多样性和高速性。随着信息技术的不断发展......”。

7、“.....大批量数据的实时传输与分析成为种趋势。目前，大数据不断与社会的各个领域结合。大数据处理过程主要包括数据采集数据预处理數据存储数据分析挖掘和结果基于自回归方法建立的模型在振动预测故障方面更加有效，从而提高水泵安全性和经济性。文献利用模糊理论针对矿井排水泵，构建了种水泵监测及故障诊断系统，根据总线技术和模糊理论，使用与进行联合编程。该故障诊断系统的稳定运行，实现了对矿井排水泵的在线故障进行预测和监控，需要对同上述相关组件相关的运行参数进行实时监测。泵体故障诊断方法目前，神经网络在水泵故障诊断中使用得很多。文献基于人工神经网络的水泵故障诊断技术研究将神经网络用到水泵故障诊断中......”。

8、“.....基于大数据平台的火电厂泵类设备故障诊断技术分析论文原稿诊断技术开发等诸多方面取得了很大成就。欧洲的部分国家凭借着对诊断技术的深度研究，已经在该领域取得了较为不错的成绩。丹麦和日本也都针对机械设备推出了适合不同工业领域应用的状态监测和故障诊断系统，例如核电站和商业热电站。基于大数据平台的火电厂泵类设备故障诊断技术分析确定设备的故障原因和运行状态，这种原始阶段的方法显然耗时费力，对人的经验要求较高，并且结果往往不精确。在测量仪器阶段，测量仪器的监测作用逐渐代替了人的感觉去判断设备的运行状态。基于大数据平台的火电厂泵类设备故障诊断技术分析论文原稿。国内外状态监测故障诊断技术的领域应用的状态监测和故障诊断系统......”。

9、“.....基于大数据平台的火电厂泵类设备故障诊断技术分析论文原稿。国内外状态监测故障诊断技术的研究进展现代信息技术发展已经取得了快速的进步，如计算机技术人工智能技术和传感器技术，利用这些技术同状态监测和故障诊断理非常重要的环节，合理的数据处理有助于减少大量冗余和无效的数据，这对后期的数据分析和挖掘有非常重要的意义。数据处理主要包括对数据进行清洗，集成和变换等。其目的均是为后期挖掘出有价值的数据奠定重要的基础，如根据实际需要，对无效的噪声信号进行去除，异常值的识别和排除，数配过程明显改善。大数据技术大数据主要有个特点，分别是规模性多样性和高速性。随着信息技术的不断发展，在面对海量的数据时......”。