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本发明公开了基于大数据分析的电气设备健康监测方法，涉及电气设备健康管理技术领域。该基于大数据分析的电气设备健康监测方法，包括以下步骤：电动机采集速度合格评估；传感器振动信号输出合格评估；电动机振动评估；振动异常反馈。本发明通过电动机采集速度相关数据得到电动机采集速度合格评估值并判断是否进行采集速度优化，然后通过获取的传感器振动信号输出合格评估值判断是否进行振动信号输出优化，最后基于获取的电动机振动评估值判断是否进行振动异常反馈，达到了提高基于大数据分析的电动机故障监测过程中推送结果准确性的效果，解决了现有技术中存在基于大数据分析的电动机故障监测过程中推送结果不准确的问题。

一种基于大数据的预检预修可视化系统，包括智能数据采集模块、数据清洗预警模块、数据清洗检修模块、高危数据告警模块、数据快速存储模块和GIS数据动态加载模块。通过智能数据采集模块对数据进行智能分类，用以提高对数据文件的清洗效率；通过预警策略，将高危数据进行黑名单标记，并运用PLRU算法对黑名单进行更新迭代,大大改善了系统误报的能力；通过预修策略，将不完整的数据进行修复，大大提升了数据的利用率；通过数据快速存储模块将安全数据快速存储，提高了数据可视化实时加载速率与历史数据加载速率；最后将预检预修的数据流以GIS动态地图的方式加以展示，更有助于管理者更加直接的进行风控调度和系统优化。

本发明涉及供应链管理技术领域，具体为基于大数据的冶金质量追溯方法，包括以下步骤：基于速度与浓度信号对比提取反向区段索引，筛选能耗与浓度一致片段生成路径集合，结合功率与硬度波动提取高风险炉次，标记性能临界样本追溯入口，建立多源数据链路映射集合。本发明中，通过构建速度变化趋势与主合金元素浓度变化方向的反向匹配关系，形成密度分布趋势曲线，基于浓度偏移与能耗趋势的一致性筛选路径段索引，结合冶炼功率波动与锭料硬度分布特征的时间差比较方式识别高风险批次，利用性能信号的边界跨越分析形成追溯入口清单，实现对关键品质变化的精准识别与追踪映射，显著提升冶金全流程中质量响应链条的连续性与可控性。