《智能运维与健康管理》教学课件 第8章
智能运维与健康管理第10章ppt课件
设计数据 运维数据
网关
卫星信号 接收装置
车地数据传输系统
基站
3G/4G/LTE/WIFI
卫星传输
地面感知 数据
数据存储
地面PHM系统
故障分析、故障诊断、健康评估、故障预 测、运维决策
诊断分析
Hale Waihona Puke 健康管理车载PHM系统 状态显示、故障预警
报警 预警
主机厂/供应商
制动 系统
车体
空调系 统
转向架
牵引系统 ...
三个网络：车载传输网络 车地传输网络 地面传输网络
二套系统：车载硬件和软件 地面硬件和软件
一个平台：应用平台
系统架构
2.1 车载PHM系统
车载PHM系统包括两大部 分：车载传输网络和车载 软硬件 • 车载传输网络主要利用
工业以太网进行数据信 息的传输。 • 车载软硬件包括车载PHM 单元、子系统PHM单元、 远程数据传输装置。
转频及倍频
牵引电机故障诊断与健康管理关键技术
3.2 牵引电机机械故障诊断及轴承健康管理
• 2.转子与轴承故障模拟实验方案设计 对不同型号、不同损伤类型、不同故障类型与程度的 轴承在不同载荷环境下进行试验，了解不同轴承在各 种条件下的运行特点，验证轴承动力学模型，收集不 同的试验数据为故障诊断和寿命预测做数据支持。
牵引电机故障诊断与健康管理关键技术
3.1电气故障诊断及绝缘健康管理
• 1. 绝缘老化机理研究 ➢ 机械损伤：由于外伤，机械应力等原因使得牵引
电动机在运行中产生线圈振动、互相摩擦挤压、 局部位移导致绝缘损坏。
➢ 铁磁损坏：由于在槽内或线圈上附有铁磁物质而 产生振动，导致绝缘磨损。若铁磁物质较大，还 会产生涡流，导致绝缘的局部热损坏。
《智慧健康管理》课件
远程监测
利用传感器和无线通信技术实现 对患者的实时监测，方便医生进 行远程诊疗。
可穿戴设备
通过智能手表、手环等设备监测 个体的生理指标和运动状态，帮 助管理个人健康。
数据分析
借助大数据和人工智能技术，对 健康数据进行深入分析，提供有 针对性的建议和预测。
智慧健康管理的优势与挑战
1 优势
个性化、精准、预防性、效果显著。
2 挑战
隐私保护、数据安全、技术普及、成本控制。
智慧健康管理的未来趋势
1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
智能设备普及
更多的人开始使用智能手表、智能眼镜等设备监测和管理个人健康。
2
人工智能应用
借助人工智能技术，智慧健康管理将实现更准确的数据分析和预测，提供更精确 的健康建议。
3
个人健康管理意识增强
随着健康意识的提升，越来越多的人将主动参与智慧健康管理，提高个人健康水 平。
《智慧健康管理》PPT课 件
欢迎来到《智慧健康管理》PPT课件，本课程将介绍智慧健康管理的概念、应 用和未来趋势。准备好领略智慧健康管理的无限魅力吧！
智慧健康管理的定义
智慧健康管理是指利用先进的技术和数据分析手段，对个体的健康信息进行 收集、处理和管理，以实现个性化的健康管理和预防性医疗。
《智慧健康管理》PPT课件概述
课程目标
了解智慧健康管理的基本概念和原理，掌握关键技术和应用场景。
课程内容
智慧健康管理的定义、实施步骤、应用技术、优势与挑战以及未来趋势。
预期效果
能够应用智慧健康管理的知识和技术，提升个人健康管理水平。
智慧健康管理的重要性
智慧健康管理可以实现精准的健康评估和个性化的健康干预，提高疾病的预 防和治疗效果，降低医疗资源的浪费。
《智能运维与健康管理》课程大纲
一、课程简介教材及主要参考书教材：[1] 陈雪峰，訾艳阳. 智能运维与健康管理，机械工程出版社，2018参考书：加英文图书[1] 钟秉林, 黄仁. 机械故障诊断学[M]. 北京: 机械工业出版社, 2006.[2] 褚福磊. 机械故障诊断中的现代信号处理方法[M]. 北京: 科学出版社, 2009.[3] 何正嘉, 陈进, 王太勇, 等. 机械故障诊断理论及应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2010.[4] 高金吉. 机器故障诊治与自愈化[M]. 北京: 高等教育出版社, 2012[5] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.[6] 杨申仲等. 现代设备管理[M]. 北京：机械工业出版社，2012.[7] 李斌，李曦. 数控技术[M]. 华中科技大学出版社, 2010.[8] 托马斯·保尔汉森, 米夏埃尔·腾·洪佩尔, 布里吉特·福格尔-霍尔泽. 实施工业4.0[M]. 工业和信息化部电子科学技术情报研究所, 译. 北京: 电子工业出版社, 2015.[9] Pecht M. Prognostics and Health Management of Electronics[M]: John Wiley& Sons, Ltd, 2009.[10] Mobley R K. An Introduction to Predictive Maintenance[M]. 2nd edition.Elsevier Butterworth-Heinemann: Burlington, MA, 2002.[11] Mallat Stphane. A Wavelet Tour of Signal Processing, Third Edition: TheSparse Way[M]: Academic Press, 2008.[12] Goodfellow I., Bengio Y., Courville A., al et. Deep learning[M]. Cambridge:MIT press, 2016.[13] Isermann R. Fault Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection toFault Tolerance[M]. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006.二、课程内容及学时分配绪论（2学时）（讲授，对应课程目标1）1.1引言：介绍发展智能运维与健康管理技术的国内外背景与重要意义；（1.1与1.2 共0.5学时）1.2机械状态监测与故障诊断：当前机械状态监测与故障诊断技术的发展水平与存在问题；（1.1与1.2 共0.5学时）1.3智能运维与健康管理：PHM核心技术的概念内涵与体系结构、资产管理方法及智能运维方法；（1学时）1.4培养目标与新工科计划、高等工程教育专业认证的关系。
智能IT运维ppt课件
换等预处理操作。
数据分析与挖掘
运用统计学、机器学习等方法，对运 维数据进行深入分析，发现系统性能
瓶颈、预测故障趋势等。
数据存储与管理
采用分布式存储技术，实现海量数据 的高效存储和访问，同时提供数据备 份、恢复等管理功能。
数据可视化
安全防护与审计
加强系统安全防护，实现安全事件的实时监 测和审计。
04
智能IT运维在企业中应用实践
企业内部系统运维管理优化
标准化和规范化
01
建立统一的IT运维流程和规范，确保各项运维工作有序进行。
自动化和智能化
02
引入自动化工具和智能化技术，提高运维效率和质量。
监控和预警
03
建立完善的监控体系，实时监控系统运行状态，及时发现并解
增强模型可信度
通过引入对抗性训练和领域知识等方法，提高AI模型的鲁棒性和可 信度，减少误报和漏报情况。
未来发展趋势预测和展望
智能化水平不断提升
随着AI技术的不断发展，智能IT运维的智 能化水平将不断提升，实现更加自动化、
智能化的运维管理。
运维与安全深度融合
安全与运维将更加紧密地结合在一起，实 现安全即运维、运维即安全的一体化管理
学员B
课程中分享的实践案例让我受益匪浅，我会将这些经验应用到自己 的工作中去。
学员C
老师的讲解生动有趣，让我对智能IT运维产生了浓厚的兴趣，期待 后续的学习和实践。
课程结束语
01
感谢大家的参与和支持，希望本次课程能为大家带来
实质性的帮助和收获。
02
智能IT运维是一个前沿且充满潜力的领域，希望大家
智能运维与健康管理 第8章
YES
故障特征捕捉
智能
联锁
异常检测
保护
硬件
预警？
实现
NO
YES
基于深度学习 的诊断模块
诊断结论 诊断评价
知识转化 触发器
专家会诊
定期触发 NO
YES
虚警？ 精准故障匹配
模块
是否存在故障
智能联锁 保护层
常规报警/联锁停机 处理模块
故障状态劣 化程度评估
YES
智能决策模块 （无量纲故障指数计算）
故障风险度 评估
过程：系统从传感器模拟信号缓冲接口直接引出振动信号至系统数采器中，数采器将采集的数
据传输到应用数据应用管理器中，分析诊断及维护人员可以在企业内部局域网、广域网上随时随 地调用现场数据应用管理器的机组状态数据，察看机组运行信息并可进行故障分析、诊断。
16
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平机组状态监测技术
5
引言
动设备
静设备
• 透平压缩机组 • 大型往复压缩机 • 机泵群
基于振动、滑油等 物理量的状态监测、 故障诊断等技术
• 压力容器 • 压力管道 • 储罐
腐蚀监测
6
PART 8.2
系统架构
智能运维平台架构图
系统架构
8
系统架构
石化企业智能运维平台主要表现
具有较强边缘计算能力的智能数据 采集设备、无线物联网节点日趋成 熟能够承担物联网网关的角色。
为解决该问题，近年来有关学者提出了基于智能联锁保护的基础框架
20
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
自进化智能联锁保护基础框架
监测数据层 早期预警层
智能诊断层
智能运维与健康管理 第1章
2016~2018年Google学术故障诊断相关研究数量
Google学术搜索关键词 故障诊断
英文名称 fault diagnosis
文献篇数 25400
损伤检测
damage detection
93100
12
1.2 机械状态监测与故障诊断
1.2.1 故障监测诊断的重要意义
• 智能运维：在PHM基础上，产生的一种新维修模式，包含完善的自检和 自诊断能力、对大型装备进行实时监测和故障报警，实施远程故障集中报 警和维护信息的综合管理分析，减少对人员因素的依赖，逐步信任机器， 实现机器的自判、自断和自决。
• 智能运维与健康管理技术对企业的运营管理乃至产品/设备的全寿命周期 影响深远，在确保设备的安全、稳定、可靠运行与保障人身安全的同时， 能够提高企业生产效益、增强行业的国际竞争力和影响力，正在引领全球 范围内新一轮制造业的设计、生产制造与维修保障体制的变革。 10
• 日本东京大学TAKEDA等人在复合材料结构健康监测传感方面取得显著成果。
• 南京航空航天大学对结构健康监测中的压电阵列技术进行了研究；
• 武汉理工大学对光纤传感技术应用于机械设备监测方面进行研究。
14
1.2 机械状态监测与故障诊断
1.2.2 故障监测诊断国内外研究现状
2. 故障机理与征兆联系
• 研究故障的产生机理和表征形式，是为掌握故障形成和发展过程, 了解 故障内在本质及特征，建立合理故障模式，是机械故障诊断的基础。
16
1.2 机械状态监测与故障诊断
1.2.2 故障监测诊断国内外研究现状
3. 信号处理与诊断方法
• 国内郭远晶等提出了一种基于STFT时频谱系数收缩的旋转机械故障振动信 号降噪方法，该方法能够从噪声混合信号中恢复出时域降噪信号；
人工智能医疗与健康管理培训ppt
创新生态
建立一个良好的创新生态，鼓励 产学研合作，将加速AI医疗技术
的研发和应用。
国际合作
国际合作将有助于推动AI医疗的 发展，各国之间的交流和合作将 促进技术的进步和应用的推广。
05
培训计划与实施
培训目标与内容设计
培训目标
培养具备人工智能医疗与健康管 理知识和技能的专业人才，提高 其在相关领域的实践能力和创新 思维。
慢性病管理
总结词
对慢性疾病进行长期、持续的管理和 监控。
详细描述
人工智能可以帮助患者和医生跟踪慢 性疾病的进展，提供个性化的治疗建 议，提醒患者按时服药、复查，以及 调整生活方式和饮食习惯等。
远程监控与预警
总结词
实时监测个体的生理数据，及时发出预警信息。
详细描述
通过可穿戴设备、智能家居等物联网技术，人工智能可以实时收集和分析个体的生理数据，如心率、血压、血糖 等，一旦发现异常情况，立即发出预警信息，以便及时采取措施。
人工智能医疗与健康管理培训
汇报人：可编辑 2023-12-27
目录
• 人工智能在医疗领域的应用 • 人工智能在健康管理中的作用 • 人工智能在医疗与健康管理中的挑战
与伦理问题 • 人工智能医疗与健康管理的未来发展 • 培训计划与实施
01
人工智能在医疗领域的应用
诊断辅助
01
诊断辅助系统通过分析患者的症 状、病史和检查结果，为医生提 供诊断建议，提高诊断的准确性 和效率。
来降低误诊率。
责任界定
明确人工智能在医疗决策中的责任 ，建立相应的法律和伦理框架，以 解决责任问题。
透明度与可解释性
提高人工智能算法的透明度和可解 释性，以便医生理解算法的决策依 据，辅助医生做出更准确的诊断。
智能IT运维ppt课件(2024)
区块链技术
区块链技术将为智能IT运维提供安全可靠的分布式账本记 录，确保数据完整性和可追溯性，提高系统安全性。
5G和边缘计算
5G和边缘计算技术的结合将为智能IT运维提供更快速、更 稳定的网络连接和数据处理能力，满足实时性和高可用性 要求。
定义
智能IT运维是一种基于人工智能 、大数据等技术的运维方式，旨 在提高运维效率、降低运维成本 、提升系统稳定性和可靠性。
发展趋势
随着企业数字化转型的加速推进 ，智能IT运维将越来越受重视， 未来发展趋势包括自动化、智能 化、数据驱动等。
4
智能IT运维重要性
提高运维效率
通过自动化、智能化等手段，减少人 工干预，提高运维效率。
故障处理
系统可以提供自动化的故障处理 工具，如自动重启服务、自动切 换备份等，减少人工干预，提高
故障处理效率。
2024/1/28
13
性能优化与容量规划
性能分析
智能IT运维系统可以对系统性能进行全面分析，包括CPU、内存、 磁盘、网络等各个方面的性能指标。
性能优化
系统可以根据性能分析结果，提供优化建议，如调整系统参数、优 化代码、升级硬件等，提高系统性能。
提升系统稳定性和可靠性
通过实时监控、故障预警等手段，及 时发现并处理潜在问题，提升系统稳 定性和可靠性。
降低运维成本
通过预测性维护、故障自愈等手段， 减少故障发生和处理时间，降低运维 成本。
2024/1/28
5
与传统运维对比
传统运维
主要依赖人工经验和技能，缺乏智能化手段，处理故障时响应速度慢、效率低 。
《智能运维与健康管理》教学课件 第7章
管理服务器
对单个或多个车间的 机床进行统一监督、 管理，并将智能健康 评估模型诊断的结果 发送到对应的机床上， 在有机床健康报警时 自动启动维护策略
27
数控机床健康保障系统
• 健康保障系统功能概述
✓ 智能振动抑制 ✓ “铁人三项” ✓ 二维码故障诊断与云管理 ✓ 加工质量监测与保障
28
数控机床健康保障系统 ✓ 智能振动抑制
特征提取与选 择模块
从信号中准确选 择出反应部件性 能退化或故障发 生的敏感特征， 对提高性能评估 和寿命预测模块 的诊断准确率有 重大的帮助
机床健康评估 模块
运用深度人工神经网络、 时间序列分析、隐马尔科 夫模型、模糊神经网络等 众多人工智能技术，在云 端建立反映故障规律和部 件性能退化趋势的智能计 算模型，然后根据上传的 信号数据判断对应机床的 性能状态并预测剩余寿命
能化技术； ➢ 加工过程智能运维系统实施典型案例：机床二维码远程故障
诊断、基于指令域的基础健康保障技术、智能工厂应用。
讲义提纲
1 引言 2 加工过程智能运维系统架构 3 加工过程智能运维关键技术 4 加工过程智能运维系统实施典型案例
PART 01
引言
引言
• 机械加工制造业作为国家工业发展的基础，体现着一个国家的综合实力。近 年来，在信息技术强有力的推动下，机械加工制造业逐渐趋向于“数字化”、 “网络化”和“智能化” ，同时，为了满足多样化产品需求，传统制造业也 正处于转变升级阶段。
23
2.4 数控机床健康保障系统
数控机床健康保障系统
• 健康保障系统总体功能
25
数控机床健康保障系统
• 健康保障系统功能模块
信号采集模块 信号处理模块
由分布在数控机床 各处的电流、振动、 温度等众多传感器 组成，利用多传感 器融合技术获取数 控机床的工作状态 信息并传输至信号 处理模块中
智能IT运维管理 ppt课件
IT部门面临的“管理”难题
Page4
面对困难，如何找到解决办法？
1 业务运行环境越来越复杂，故障定位慢 3 运维工作没有流程化、规范化、电子化
支撑资源
2 运维工作繁重，缺少自动化工具和手段
4 信息化建设投入巨大，难以展现效果
IP承载网
IT部门运维管理解决思路
资源统一监控 问题高效解决
业务系统掌控 运维水平提升
Page15
IT管理需要全局掌控——具体发生了什么
Page16
IT管理需要全局掌控——从整体到局部，从宏观到微观
Page17
问题高效解决
Page18
万一出了事要能快速定位，解决 异常事件即时告警，定位故障 看看设备之间的关联关系，追查故障，排除影响 查看维护记录，寻求相关知识帮助 排除问题，恢复业务
建设成果可视化
Page5
资源统一监控
Page6
IT基础管理——网络管理
网络管理：通过多种协议的主动管理方式，实时监控网络设备性能参数，快速发现故障，及时发出告警 网络管理
1.网络自动发现 • 360度雷达扫描视图 •多协议多算法自动调整
主机系统管理
•自动发现详情 •多协议并发发现，效率高 •自动发现与建模 2.网络设备性能管理 •全局性能监测
应用系统管理
数据库管理
自动发现
设备性能管理
•设备负荷TOPN排名
•实时性能监控
中间件管理
3.网络拓扑管理 •全局拓扑视图、拓扑分层视图
机房监控管理
•拓扑试图可自定义编辑 •分布式拓扑模式 •拓扑发现深入，2、3层拓扑
•4.网络流量管理
•全局流量监测 •链路流量TOPN排名 •重要链路流量信息 •应用流量分析 5.网络故障管理
《智能运维与健康管理》课程大纲
《智能运维与健康管理》课程大纲一、课程简介教材及主要参考书教材：[1] 陈雪峰，訾艳阳. 智能运维与健康管理，机械工程出版社，2018参考书：加英文图书[1] 钟秉林, 黄仁. 机械故障诊断学[M]. 北京: 机械工业出版社, 2006.[2] 褚福磊. 机械故障诊断中的现代信号处理方法[M]. 北京: 科学出版社, 2009.[3] 何正嘉, 陈进, 王太勇, 等. 机械故障诊断理论及应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2010.[4] 高金吉. 机器故障诊治与自愈化[M]. 北京: 高等教育出版社, 2012[5] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.[6] 杨申仲等. 现代设备管理[M]. 北京：机械工业出版社，2012.[7] 李斌，李曦. 数控技术[M]. 华中科技大学出版社, 2010.[8] 托马斯·保尔汉森, 米夏埃尔·腾·洪佩尔, 布里吉特·福格尔-霍尔泽. 实施工业4.0[M]. 工业和信息化部电子科学技术情报研究所, 译. 北京: 电子工业出版社, 2015.[9] Pecht M. Prognostics and Health Management of Electronics[M]: John Wiley& Sons, Ltd, 2009.[10] Mobley R K. An Introduction to Predictive Maintenance[M]. 2nd edition.Elsevier Butterworth-Heinemann: Burlington, MA, 2002.[11] Mallat Stphane. A Wavelet Tour of Signal Processing, Third Edition: TheSparse Way[M]: Academic Press, 2008.[12] Goodfellow I., Bengio Y., Courville A., al et. Deep learning[M]. Cambridge:MIT press, 2016.[13] Isermann R. Fault Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection toFault Tolerance[M]. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006.二、课程内容及学时分配绪论（2学时）（讲授，对应课程目标1）1.1引言：介绍发展智能运维与健康管理技术的国内外背景与重要意义；（1.1与1.2 共0.5学时）1.2机械状态监测与故障诊断：当前机械状态监测与故障诊断技术的发展水平与存在问题；（1.1与1.2 共0.5学时）1.3智能运维与健康管理：PHM核心技术的概念内涵与体系结构、资产管理方法及智能运维方法；（1学时）1.4培养目标与新工科计划、高等工程教育专业认证的关系。
《智能运维与健康管理》课程大纲
一、课程简介教材及主要参考书教材：[1] 陈雪峰，訾艳阳. 智能运维与健康管理，机械工程出版社，2018参考书：加英文图书[1] 钟秉林, 黄仁. 机械故障诊断学[M]. 北京: 机械工业出版社, 2006.[2] 褚福磊. 机械故障诊断中的现代信号处理方法[M]. 北京: 科学出版社, 2009.[3] 何正嘉, 陈进, 王太勇, 等. 机械故障诊断理论及应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2010.[4] 高金吉. 机器故障诊治与自愈化[M]. 北京: 高等教育出版社, 2012[5] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.[6] 杨申仲等. 现代设备管理[M]. 北京：机械工业出版社，2012.[7] 李斌，李曦. 数控技术[M]. 华中科技大学出版社, 2010.[8] 托马斯·保尔汉森, 米夏埃尔·腾·洪佩尔, 布里吉特·福格尔-霍尔泽. 实施工业4.0[M]. 工业和信息化部电子科学技术情报研究所, 译. 北京: 电子工业出版社, 2015.[9] Pecht M. Prognostics and Health Management of Electronics[M]: John Wiley& Sons, Ltd, 2009.[10] Mobley R K. An Introduction to Predictive Maintenance[M]. 2nd edition.Elsevier Butterworth-Heinemann: Burlington, MA, 2002.[11] Mallat Stphane. A Wavelet Tour of Signal Processing, Third Edition: TheSparse Way[M]: Academic Press, 2008.[12] Goodfellow I., Bengio Y., Courville A., al et. Deep learning[M]. Cambridge:MIT press, 2016.[13] Isermann R. Fault Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection toFault Tolerance[M]. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006.二、课程内容及学时分配绪论（2学时）（讲授，对应课程目标1）1.1引言：介绍发展智能运维与健康管理技术的国内外背景与重要意义；（1.1与1.2 共0.5学时）1.2机械状态监测与故障诊断：当前机械状态监测与故障诊断技术的发展水平与存在问题；（1.1与1.2 共0.5学时）1.3智能运维与健康管理：PHM核心技术的概念内涵与体系结构、资产管理方法及智能运维方法；（1学时）1.4培养目标与新工科计划、高等工程教育专业认证的关系。
智能化运维实践之IT健康管理
1. IT健康管理的目的与意义 2. 如何构建IT健康管理体系 3. 如何落地IT健康管理体系 4. IT健康管理的价值与展望
IT健康管理的目的
DESCRIPTION
提升智能化水平和能力，是构建以风险识别为核心的运维体系的 关键。上医治未病，针对系统的“发病〃、 〃亚健康“、 〃健康〃 三种状态，形成三类目标，最终通过预防处置，确保系统健康。
对象种类
Oracle、MySQL、MongoDB 、PostgreSQL、达梦数据库、 Redis、Weblogic、Tomcat、
ActiveMQ、网络设备 ……
33子类
指标总数
覆盖IT健康管理的多个方面 ，为后续构建丰富的IT健康
分析提供依据 ……
4296个
核心指标数
日常所需 影响日常运行
……
547个
实现信息系统由运行保障向 问题防范转变，提升信息系 统问题的快速发现、精准定 位能力，提高信息系统深层 问题的解决水平。
如何构建IT健康管理体系Build An 源自ystemIT健康管理逻辑架构
面向IT部门的价值输出
面向业务部门的价值输出 价值输出
面向公司外的价值输出
指标
模型
算法 IT 健 康 管 理
IT健康管理软件架构
融
合 场
系统健康看板
一键体检
系统体检报告
运维数据全景展示
故障根源分析
……
景
运行
系融合
状态展示
微
故障分析
应 用
质量评估
场
风险预警
景
应用
故障分析 日常检查 风险预警 行为分析
移动端
状态展示 故障分析 日常检查 风险预警
体育行业智能运动与健康管理方案
体育行业智能运动与健康管理方案第1章概述 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目标与内容 (3)第2章智能运动与健康管理技术发展现状 (4)2.1 国内外发展概况 (4)2.2 主要技术及其应用 (4)2.3 存在的问题与挑战 (5)第3章智能运动装备与设备 (5)3.1 智能运动装备概述 (5)3.1.1 智能运动装备的概念 (6)3.1.2 智能运动装备的发展历程 (6)3.1.3 智能运动装备的分类 (6)3.1.4 智能运动装备的发展趋势 (6)3.2 智能运动监测设备 (6)3.2.1 智能运动监测设备的功能 (6)3.2.2 智能运动监测设备的关键技术 (7)3.2.3 智能运动监测设备的市场应用 (7)3.3 智能运动辅助设备 (7)3.3.1 智能运动辅助设备的分类 (7)3.3.2 智能运动辅助设备的功能 (8)3.3.3 智能运动辅助设备的市场应用 (8)第4章运动数据分析与处理 (8)4.1 数据采集与预处理 (8)4.1.1 数据来源 (8)4.1.2 数据采集方法 (9)4.1.3 数据预处理 (9)4.2 运动数据特征提取 (9)4.2.1 时间域特征提取 (9)4.2.2 空间域特征提取 (9)4.2.3 频域特征提取 (9)4.3 数据分析方法及其应用 (9)4.3.1 描述性统计分析 (9)4.3.2 相关性分析 (9)4.3.3 机器学习与数据挖掘 (10)4.3.4 深度学习 (10)第5章运动生理与心理监测 (10)5.1 运动生理监测技术 (10)5.1.1 心率监测技术 (10)5.1.2 血氧饱和度监测技术 (10)5.1.3 生理参数综合监测技术 (10)5.2 运动心理监测方法 (10)5.2.2 表情识别技术 (10)5.2.3 脑电波监测技术 (11)5.3 监测结果分析与评估 (11)5.3.1 生理参数分析 (11)5.3.2 心理状态评估 (11)5.3.3 综合评估与运动指导 (11)5.3.4 监测数据管理与应用 (11)第6章智能运动指导与训练 (11)6.1 运动处方制定 (11)6.2 智能运动指导系统 (11)6.3 运动训练效果评估 (12)第7章健康风险评估与干预 (12)7.1 健康风险因素识别 (12)7.1.1 个体基本信息：包括年龄、性别、身高、体重、BMI等； (12)7.1.2 生活方式：包括吸烟、饮酒、饮食、作息等； (12)7.1.3 生理指标：包括心率、血压、血糖、血脂等； (12)7.1.4 运动习惯：包括运动频率、运动强度、运动方式、运动损伤史等； (12)7.1.5 心理因素：包括焦虑、抑郁、压力等； (12)7.1.6 疾病史：包括心血管疾病、糖尿病、呼吸系统疾病等。
人工智能医疗与健康管理培训ppt
考核内容
对学员在培训期间所学知识、技能进行考核，包括理论知识和实践操作
等方面。
02
考核方式
采用笔试、实操、案例分析等方式进行考核，确保考核结果客观、公正
。
03
考核结果分析
对考核结果进行分析，了解学员的学习成果，为后续培训提供参考。
培训改进建议
针对学员满意度调查和学习成果考核的结果，分析培训的优点和不足，提出针对性 的改进建议。
人工智能与伦理
关注人工智能在医疗健康领域的伦理问题，制定相应的政策和规 范，确保技术的合理应用和患者的权益。
普及化与个性化医疗服务
1 2
远程医疗
利用人工智能技术提供远程诊断、治疗和健康管 理服务，打破地域限制，提高医疗服务的可及性 。
个性化护理
根据患者的个体差异和需求，制定个性化的诊疗 和护理方案，提高治疗效果和患者满意度。
CHAPTER
03
人工智能在医疗行业的挑战与 机遇
数据隐私与安全
数据保护
确保患者和医疗机构的敏感数据 不被泄露或滥用，采取加密和访
问控制等措施。
隐私法规 遵守相关法律法规，如HIPAA、 GDPR等，确保个人隐私权益得到 保护。
数据安全
采取必要的安全措施，防止数据被 篡改、窃取或损坏。
法规与伦理问题
伦理原则
遵循伦理原则，如尊重自主权、不伤害、公正等 ，确保人工智能在医疗领域的合理应用。
法规制定
推动相关法律法规的制定和完善，规范人工智能 在医疗领域的应用和发展。
监管机制
建立有效的监管机制，确保人工智能医疗产品的 安全性和有效性。
技术发展与医疗行业的融合
临床应用 开发适用于临床诊断、治疗和康复的人工智能技术，提高医疗效 率和精度。
健康医疗：智能医疗技术与健康管理培训ppt
介绍一些成功的健康管理案例，包括慢性病管理 、康复训练等，分享其中的经验与教训。
挑战与解决方案
探讨在实践中可能遇到的挑战，如数据安全、隐 私保护等，并分享相应的解决方案。
未来发展趋势
分析智能医疗技术在健康管理领域的发展趋势， 以及未来可能面临的机遇与挑战。
04 智能医疗技术在健康管理中的应用
特点
智能医疗技术具有数据驱动、自动化 、精准化、个性化等特点，能够提高 医疗服务的质量和效率，改善患者就 医体验，降低医疗成本。
智能医疗技术的发展历程
起步阶段
智能化阶段
20世纪50年代，人工智能的概念开始 萌芽，医疗领域开始探索计算机辅助 诊断和治疗系统。
21世纪初，随着大数据、云计算、物 联网等技术的兴起，智能医疗技术开 始迅速发展，涉及领域不断扩大。
无线医疗设备
利用无线技术，实现医疗 设备的远程控制和数据传 输，提高医疗服务效率。
人工智能医疗技术
智能诊断
利用人工智能技术辅助医生进行 疾病诊断，提高诊断准确性和效
率。
智能药物研发
通过人工智能算法，加速新药研发 和临床试验过程，降低研发成本。
智能健康管理
基于大数据和人工智能技术，为患 者提供个性化健康管理方案和预测 性建议。
个性化健康管理方案
定制化建议
根据个人的生理特征、生活习惯和健康状况，智能系统能够提供 个性化的饮食、运动和作息建议。
动态调整
随着个体健康状况的变化，智能系统能够实时调整管理方案，以 适应不同阶段的需求。
跟踪评估
系统会跟踪管理方案的执行情况，评估效果，并根据反馈进行优 化。
慢性病智能管理
智能化监测
全面的患者信息和手术导航。
运动健身行业智能健身与健康管理方案
运动健身行业智能健身与健康管理方案第1章智能健身与健康管理概述 (3)1.1 健身行业现状分析 (3)1.2 智能健身与健康管理的发展趋势 (3)1.3 智能健身与健康管理的重要性 (4)第2章智能健身硬件设备 (4)2.1 智能穿戴设备 (4)2.1.1 智能手表 (4)2.1.2 智能手环 (4)2.1.3 智能运动鞋 (4)2.2 智能健身器材 (4)2.2.1 智能跑步机 (5)2.2.2 智能健身车 (5)2.2.3 智能瑜伽垫 (5)2.3 智能健身辅助工具 (5)2.3.1 智能哑铃 (5)2.3.2 智能跳绳 (5)2.3.3 智能拉力带 (5)第3章健身大数据分析 (5)3.1 数据采集与处理 (5)3.1.1 数据来源 (6)3.1.2 数据处理 (6)3.2 用户行为分析 (6)3.2.1 运动习惯分析 (6)3.2.2 健身偏好分析 (6)3.2.3 社交互动分析 (6)3.3 健身效果评估 (6)3.3.1 运动效果评估 (6)3.3.2 健康状况评估 (7)3.3.3 健身目标达成评估 (7)第4章个性化健身方案制定 (7)4.1 用户画像构建 (7)4.1.1 用户基本信息收集 (7)4.1.2 用户健康状况分析 (7)4.1.3 用户运动偏好调查 (7)4.2 健身需求分析 (7)4.2.1 健身目标分类 (7)4.2.2 健身需求评估 (7)4.3 个性化健身方案设计 (8)4.3.1 运动项目选择 (8)4.3.2 运动强度与频率设置 (8)4.3.3 营养建议 (8)4.3.5 健身跟踪与评估 (8)第5章智能健身教练服务 (8)5.1 在线健身课程 (8)5.2 虚拟现实健身教练 (9)5.3 个性化健身指导 (9)第6章健康管理与干预 (10)6.1 健康风险评估 (10)6.1.1 生理指标监测 (10)6.1.2 心理状态评估 (10)6.1.3 生活方式分析 (10)6.1.4 遗传因素考虑 (10)6.2 健康干预策略 (10)6.2.1 运动干预 (10)6.2.2 饮食干预 (10)6.2.3 心理干预 (10)6.2.4 生活方式干预 (11)6.3 慢病管理与康复 (11)6.3.1 慢病监测 (11)6.3.2 康复训练 (11)6.3.3 药物治疗 (11)6.3.4 健康教育 (11)第7章社交互动与健身社群 (11)7.1 健身社交平台 (11)7.1.1 平台功能设计 (11)7.1.2 平台运营策略 (12)7.2 健身社群建设 (12)7.2.1 社群分类 (12)7.2.2 社群管理 (12)7.3 健身活动与赛事 (12)7.3.1 活动策划 (12)7.3.2 赛事组织 (12)第8章健身行业商业模式创新 (13)8.1 健身行业盈利模式分析 (13)8.1.1 会员制服务 (13)8.1.2 增值服务 (13)8.1.3 广告和赞助 (13)8.2 互联网健身 (13)8.2.1 在线健身平台 (13)8.2.2 智能硬件设备 (13)8.2.3 社交互动 (13)8.3 跨界合作与拓展 (14)8.3.1 与旅游产业结合 (14)8.3.2 与医疗产业结合 (14)9.1 国内典型案例 (14)9.1.1 悦动圈 (14)9.1.2 乐心运动 (14)9.2 国外典型案例 (14)9.2.1 Fitbit (14)9.2.2 MyFitnessPal (15)9.3 成功经验与启示 (15)第10章健身行业未来发展展望 (15)10.1 技术创新与应用 (15)10.2 市场拓展与竞争格局 (16)10.3 政策与产业环境分析 (16)第1章智能健身与健康管理概述1.1 健身行业现状分析国民健康意识的逐渐增强，我国健身行业呈现出快速发展的态势。
智能运维与安全
06 智能运维的实践案例
知名企业智能运维实践案例
阿里巴巴：通过智能运维系统实现了自动化监控、预警和故障排查，提 高了系统的稳定性和可用性。
腾讯：利用智能运维平台对海量业务进行实时监控和智能分析，快速定 位和解决问题，确保业务的连续性和稳定性。
京东：通过智能运维体系对电商平台进行全方位的监控和维护，提高了 系统的可靠性和响应速度，提升了用户体验。
美团：采用智能运维技术对餐饮外卖业务进行实时监控和智能优化，提 高了系统的性能和稳定性，提升了业务效率。
政府机构智能运维实践案例
案例名称：某市政府数据中心智能运维系统
案例简介：该智能运维系统通过AI技术实现对数据中心各项指标的实时监控、预警和自动处置， 有效保障了数据安全和系统稳定运行。
技术应用：该系统采用了机器学习、大数据分析等技术，对数据中心内的各项指标进行实时采 集、分析和处理，及时发现潜在的安全隐患和故障。
数据备份与恢复： 定期备份数据，确 保在发生故障或灾 难时能够快速恢复 数据
访问控制：对数据 进行分级管理，限 制对敏感数据的访 问权限，防止数据 泄露
审计与监控：对数 据的使用和访问进 行审计和监控，及 时发现和处置数据 安全事件
安全漏洞管理
漏洞发现：利用自动化工具和人工审查进行漏洞扫描和检测 漏洞评估：对漏洞进行风险评估，确定漏洞的严重程度和影响范围 漏洞修复：及时修复已知漏洞，并验证修复效果 漏洞监控：持续监控系统安全状况，及时发现和处理新出现的漏洞
企业对于高效运维 的追求促使智能运 维成为必然趋势
智能运维的核心技术
大数据处理：对海 量数据进行高效处 理和分析，提供准 确的运维数据支持。
机器学习与人工智 能：通过机器学习 和人工智能技术， 实现自动化运维和 智能故障预测。
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4G/5G通讯技术、无线WIFI技术的 进步使得数据传输带宽不再成为瓶 颈,能够承担物联网数据管道的角色。
云计算技术与大数据分析技术的进 步使得基于物联网平台的智能决策 成为可能。
9
系统架构
智能运维平台的核心——数字模型
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PART 8.3
关键技术
• 大型透平压缩机组 • 往复压缩机 • 离心泵
12
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
典型石化透平压缩机组
离心压缩机组
轴流压缩机组 13
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
典型石化透平压缩机组
烟气轮机 14
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
主要石化透平压缩机工作特点
离心式压缩机
• 径向 • 叶轮旋转，气体受离心力
增速增压 • 经扩张通道降速增压
YES
故障特征捕捉
智能
联锁
异常检测
保护
硬件
预警？
实现
NO
YES
基于深度学习 的诊断模块
诊断结论 诊断评价
知识转化 触发器
专家会诊
定期触发 NO
YES
虚警？ 精准故障匹配
模块
是否存在故障
智能联锁 保护层
常规报警/联锁停机 处理模块
故障状态劣 化程度评估
YES
智能决策模块 （无量纲故障指数计算）
故障风险度 评估
离心压缩机组在线监测概貌图 17
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平机组状态监测技术
轴系统监测系统界面 18
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平机组状态监测技术
密封系统监测系统界面 19
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平压缩机组智能联锁保护技术
为防止机组发生故障而引发重大事故，在实际工程应用中通常为透平 机组配备联锁系统。目前普遍使用的振动联锁保护系统（如GE Bently 3500系统等）一直采用以通频幅值进行联锁停车保护方式，由于该联 锁方式对故障种类及其风险度没有针对性，同时又经常出现虚假信号 导致联锁停机，造成不必要的过保护问题。
为解决该问题，近年来有关学者提出了基于智能联锁保护的基础框架
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关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
自进化智能联锁保护基础框架
监测数据层 早期预警层
智能诊断层
压缩机组档案信息
状态监测实时/历史数据库
基础知识库（事实征兆的定义，故障定义）
故障特征空间指
标计算
监测
系统 软件
自主异常检测
实现
NO 存在异常？
5
引言
动设备
静设备
• 透平压缩机组 • 大型往复压缩机 • 机泵群
基于振动、滑油等 物理量的状态监测、 故障诊断等技术
• 压力容器 • 压力管道 • 储罐
腐蚀监测
6
PART 8.2
系统架构
智能运维平台架构图
系统架构
8
系统架构
石化企业智能运维平台主要表现
具有较强边缘计算能力的智能数据 采集设备、无线物联网节点日趋成 熟能够承担物联网网关的角色。
态监测及智能诊断技术、离心泵（高危泵/关键泵）故障智 能诊断技术。 ➢ 应用实例：典型系统平台介绍与故障诊断案例。
石化装备智能运维
1 引言 2 系统架构 3 关键技术 4 应用实例
PART 8.1
引言
引言
石化行业是我国国民经济的最重要支柱之一。属 于易燃、易爆及有毒物质开发与利用的高风险领 域，企业生产属于典型的流程工业。生产装置由 炼化机械、静设备、电气设备、仪器仪表和工艺 管道组成，布局紧凑，组成一个功能完备的生产 体系。
I-ESD
联锁停车
报警、联锁 保护触发器
故障报警
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关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平压缩机组智能联锁保护技术
根据该智能联锁保护基础框架，针对石化机械异常检测误报漏报率高的问题，基于高斯混合模型 的异常检测方法如下： • 分别采集机械正常工况运行数据和实时工况运行数据； • 提取数据特征集,构造特征相空间； • 设定混合模型初始参数值； • 用正常数据训练得到基于混合模型的统计分布模型，模型数自学习结果为T； • 计算正常工况数据特征相空间模型间距离，自学习报警门限； • 将模型数设定为T，训练实时数据统计分布模型； • 计算正常工况和实时工况运行数据特征相空间模型间的距离； • 判断距离是否超过设定的报警门限，超过报警门限则报警，反之，继续采集数据。
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关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
基于高斯混合模型机械异常检测方法
机械状态监测数据
计算正常数据模 型间距离，自学
习报警门限
取n组正常运行数 据
取n组实时运行 数据
提取数据特征 值，构造相空间
提取数据特征 值，构造相空间
设定初始参数值
设定初始参数值
训练得到基于狄利
过程：系统从传感器模拟信号缓冲接口直接引出振动信号至系统数采器中，数采器将采集的数
据传输到应用数据应用管理器中，分析诊断及维护人员可以在企业内部局域网、广域网上随时随 地调用现场数据应用管理器的机组状态数据，察看机组运行信息并可进行故障分析、诊断。
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关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平机组状态监测技术
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平压缩机组状态监测与联锁保护技术
透平是由英文Turbine的音译技术名称，它泛指具 有叶片或者叶轮的涡轮机械。透平压缩机在石化 企业一般指离心压缩机和轴流压缩机。透平压缩 机是用来提高气体压力，并输送气体的机械。透 平压缩机中应用最广泛的还是轴流式与离心式两 种。
轴流式压缩机
• 轴向 • 转子旋转，气体增速 • 经动、静叶栅降速增
压
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关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平机组状态监测技术
远程状态监测诊断系统是新一代在线监测系统，采用全新的设计理念， 大大提高了系统稳定性和可靠性，并可在局域网和互联网上方便进行 查询和分析。在设备运行过程中，对机组进行在线振动监测，基于实 时振动数据提供多种专业化分析图谱和监测诊断报警手段，能够及时 发现设备的异常状态以及原因、部位，从而实现设备基于状态的维修， 降低维修成本，减少设备停机次数，提高生产效率，最大化生产效益。
智能运维与健康管理
本章导读
学习要求：
➢ 了解石化装备智能运维的特点与重要性。 ➢ 掌握石化装备智能运维的系统框架构成与关键技术。
基本内容及要点：
➢ 石化行业背景介绍、故障与故障诊断特点； ➢ 系统架构 ：石化企业智能运维三大特点与架构组成介绍； ➢ 关键技术：大型透平压缩机组智能运维技术、往复压缩机状