简介:摘要基于燃煤火力发电机组的典型故障事故库,分析并提取出故障典型特征,结合运行专家的经验,建立每个故障判断的逻辑故障树,再转化成计算机代码,实现智能火力发电DCS早期预警和故障诊断功能。结果表明,基于机器学习和海量历史数据,训练数据模型,能够有效提升故障诊断模型的准确率。对设备故障或系统运行的早期智能预警,应合理地设计标准值上限、标准值下限和变化率等值,建立更全面的阈值评价体系。在标准值上增加上限值或温升率控制值,进行早期预警,可减少或避免一些事故发生。在获取机组大量故障历史数据库的基础上,提取故障特征,整理成逻辑故障树,将逻辑故障树转化为底层DCS系统的计算机代码和数据模型。通过机器学习,对故障数据进行数据模型训练,提升数据模型的适应性和系统故障诊断的准确率。
简介:摘要:现代畜牧业中,疾病早期预警系统的研究对提高动物健康管理水平至关重要。该系统结合了传感器技术、数据分析和人工智能,能够实时监测动物健康状态,及时识别潜在的疾病风险。通过分析动物的生理指标、行为模式和环境数据,可以在疾病发生初期发出警报,从而有效地减少疾病的传播和经济损失。研究展示了这一系统的设计原则、关键技术以及实际应用效果,为未来畜牧业的疾病预防和控制提供了新的思路和解决方案。
简介:摘要脑卒中就是日常所说的“中风”和脑血管意外,主要是指脑动脉系统病变引起的血管痉挛、闭塞或破裂,造成急性发展的脑局部循环障碍和以偏瘫为主的肢体功能的损害。这种病症的发病较为突然,可以说是发病急,患者的病程较长,过程较为痛苦,此病症的致残率较高,并且复发性强,对患者的影响较为严重。调查显示,城乡合计脑卒中已成为我国第一位死亡原因,也是中国成年人残疾的首要原因,脑卒中具有发病率高、死亡率高和致残率高的特点。随着社会经济的发展,人们的生活质量越来越高,脑卒中已成为威胁人类健康和生命的主要疾病之一。脑卒中患者的生存质量较为糟糕,生命风险较大,对患者的身心健康损害严重,并且并发症较多,为此对患者采取早期的治疗和护理是非常必要的。
简介:摘要:目的:探究在气管异物患儿的围术期实施临床护理对患儿恢复效果的影响情况。方法:方便选择该院2021年7月—2022年8月收治的100例气管异物患儿,采用不同的护理干预方法,分为研究组和对照组,分别采用常规护理干预,临床护理。对比分析实施围术期风险管理对患儿恢复的影响效果。结果:组患儿的并发症发生率和护理满意度优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。同时,护理后,研究组患儿的抑郁评分和焦虑评分分别为(42.33±3.45)分和(45.49±3.95)分,差异有统计学意义(t=12.062、8.713,P<0.05)。结论:小儿气管异物自制预警评分策略具有较高的预测准确率,临床护理路径干预能缩短气管异物患儿住院时间、减少并发症发生;提高患儿家属的满意度和宣教知晓度;值得在临床推广应用。