摘要：本文探讨了物联网技术在石油石化行业的应用概述,并分析了基于物联网技术的电气设备智能监测系统设计。通过引入物联网技术,实现了设备的智能监测和预测维护,提升了设备可靠性和生产效率。通过实时数据采集和分析,可以提前发现设备运行异常和潜在故障,采取相应措施进行维护,避免生产停机和事故发生。通过建立故障预测模型和大数据分析,优化维护策略,减少不必要的维护工作和成本,提高维护效率和设备可靠性。

摘要：在当代化学工业的快速发展中,计算机应用技术已成为推动化工机械设备进步的关键因素,这一技术的运用不仅令化工生产过程的控制达到前所未有的精确度,而且通过高级的模拟与设计手段,显著提升了设备的性能和效率。在数据驱动的时代背景下,大数据技术与机器学习算法的引入,进一步赋能了从海量生产数据中提炼信息,优化流程,预测维护需求,以及增强对市场动态的响应能力。

摘要：本设计是一个集成了PID控制和循环神经网络(RNN)的水电厂自动化运行维护系统,文章详细介绍了该系统的架构、关键技术,以及实验设计与结果分析。对该系统的研究表明,在提升水电厂自动化运行维护效率和安全性效果明显。实验结果显示,该系统在故障诊断和预测维护方面达到了高准确率和召回率,展现了优秀的自动化预测维护能力。

摘要：阐述地面数字电视发射机与机器学习算法的特点,探讨基于机器学习的地面数字电视广播发射机故障预测和维护方案设计,包括数据采集和预处理、模型构建和训练、预测与维护策略制定、系统设计和实现。

摘要：某660MW超超临界燃煤机组采用了现场总线设计,在全厂主辅网大范围使用现场总线设备。但现场总线设备的日常维护和管理模式目前仍以传统经验型和被动型方式为主,设备管理仍处于落后的发展水平。现场总线设备监管系统可充分利用现场总线设备有效诊断和维护信息,以数据挖掘技术为核心,通过提炼整合有效信息,最终实现现场设备的故障定位、诊断、状态监测和故障预测,将日常维护变为预测维护,将“就地巡检”变为“远程监检”方式。