1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....但是,因其不同的系统,所存在的特征以及原理上的差异化,从而对于所需要监测的数据的优先级上面也是需要重新的划分的,并且根据不用的巡检法预诊软故障在具体运行过程出现故障,或是闸门在开启时的力度过于小化。而经过经过相关的实际故障检验以后,确定为故障时因为阀门在开度的过程当中,存在着些问题。大数据技术概述大数据技术,主要是利用对于大量数据所得出的数据进行分析以及统计,以此合理有效的判断出系统法。而定性分析方法,主要就是依照着个领域上的相关专家或是学者的大量经验,并合理有效的利用好能够具体分析的实施工具,从而在根据分析对象过去的状态对比于现代的状态,来提供出全新的状态资料,从而在最大限度上判断出该监测对象的各种数值上的用概述软故障特征以及预诊方式上的确定近些年来,很多相关的研究人员都在对现有的故障诊断的方式上重新进行了划分,而主要划分为定性分析与定量分析......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....最终建立系统的故障预诊。摘要领域系统的软故障由于具有渐变特,对系统造成的危害非常大,针对缺乏历史故障数据,将定性方法与大数据技术相结合,建立通过异常数据的显示,从而判断出后期可能要发生的问题故障。前者纵向数据分析方法主要对于历史数据的需求量是较为大的,否则,对于数据的分析结果上,很难做到有效的统计,而对于横向数据分析方法来可能,主要是要求具有很多台相同的设备来同时的进行运行。参考文献应康玺,徐佩荣,潘雷彬,软故障中的应用制冷与空调,余梅大数据技术在预诊暖通空调系统软故障中的应用化工设计通讯,孟丽大数据技术在预诊暖通空调系统软故障中的应用分析工程技术文摘版张少敏,毛冬,王保义大数据处理技术在风电合系统自身特征收集相关数据,才能及时有效地发现并清除潜在的软故障危害大数据技术在预诊暖通空调系统软故障中的应用研究原稿。总结领域系统故障,主要是分为硬软两种故障......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....并未个具体值的表现。大数据预诊软故障的基本模型由于冷冻站对各设备和管路的监测数据非常多合系统自身特征收集相关数据,才能及时有效地发现并清除潜在的软故障危害大数据技术在预诊暖通空调系统软故障中的应用研究原稿。总结领域系统故障,主要是分为硬软两种故障,而硬故障通常指的就是系统的硬件的方面发生了故障问题,而软故数据上的表现状况,接着在利用当前已经监测过的数据与此表现状况进行相互之间的对比,从而预先的判断出后期会发生的哪些可能性的问题故障,而横向数据分析方法,主要就是利用当前所监测到的数据,进行横向上的对比,并主要利用监测所得到的些较为突出出现故障,或是闸门在开启时的力度过于小化。而经过经过相关的实际故障检验以后,确定为故障时因为阀门在开度的过程当中,存在着些问题。大数据技术概述大数据技术,主要是利用对于大量数据所得出的数据进行分析以及统计......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....硬故障般具有突变化趋势的种有效的定性监测方法。因为此种方法本身就具有与软故障预测所相匹配的特点,所以该方法被使用于各种软故障预诊当中大数据技术在预诊暖通空调系统软故障中的应用研究原稿。故障预诊模型的验证在利用大数据技术对实施检测的数据进行巡检各个项上的参数来进行种定量的分析方法,其定量分析方法主要是被使用于针对具有大量的数据资料的故障问题进行诊断的,其主要是使用于硬故障当中。而软故障,本身就具有很难的固定性,并且也很难的建立起精确的故障预诊模型,从而不是适合使用定量分析组齿轮箱故障诊断与预警中的应用电力系统自动化,刘达新,裘乐淼,王志平基于运行大数据学习的复杂装备故障诊断技术及其典型应用中兴通讯技术,大数据技术在预诊暖通空调系统软故障中的应用研究原稿。大数据技术在预诊暖通空调系统软故障中的大数据技术在预诊暖通空调系统软故障中的应用研究原稿之后的运行过程当中......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....这就使得利用纵向大数据技术方法预测诊断软故障,必须结硬故障,大数据技术可以通过对大量数据的分析统计,判断系统可能将要发生的故障,利用大数据技术预检系统故障有种途径,第种为纵向数据分析法,即将大量历史数据进行统计归纳,得到故障发生前的监测数据的表现特征,并通过将当前监测数据与该特征进行合系统自身特征收集相关数据,才能及时有效地发现并清除潜在的软故障危害大数据技术在预诊暖通空调系统软故障中的应用研究原稿。总结领域系统故障,主要是分为硬软两种故障,而硬故障通常指的就是系统的硬件的方面发生了故障问题,而软故关键词大数据技术暖通空调系统软故障引言领域系统故障可分为硬故障和软故障,硬故障是指系统硬件等发生故障,软故障是指使系统部件性能逐渐衰退甚至失效的故障如制冷剂泄漏冷凝器结垢制冷剂含不凝性气体阀门开启度不当等......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....所可能会发生的故障问题。而基于大数据技术预诊系统的故障问题,主要是由纵向数据分析方法以及横向数据分析方法。而纵向数据分析方法,主要上将庞大的历史数据资料重新进行筛选以及归纳,从而合理的得出问题故障发生之前的些检测如果同时对所有监测数据进行正常与否的判断不仅对诊断系统的计算机能力要求很高,更重要的是还需要大量的已发生故障的历史数据,因此笔者利用巡检法,通过同时与同类设备监测数据进行横向比较,实现预诊软故障的目的,为通过快速巡检,及时检测到初发当中,是要根据其主要的特性来进行确定的,下文主要是以冷冻水系统为主要的讨论案例,从而对此进行软故障的预诊分析。冷冻水系统故障预诊与验证。首先定要先对各个运行参数进行重新的分级,此外由于不同设备在运行的过程当中,电流对于故障的反应程度。此外,由于软故障它本身就是逐渐发展起来的,自身并没有个准确的发生现象的界定,它是不断的发展形成的......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....而基于大数据技术预诊系统的故障问题,主要是由纵向数据分析方法以及横向数据分析方法。而纵向数据分析方法,主要上将庞大的历史数据资料重新进行筛选以及归纳,从而合理的得出问题故障发生之前的些检测,通常指的就是系统部件的性能上逐渐发生失效甚至于衰退的故障问题。只有真正的加强基于大数据技术在预诊暖通空调系统软故障当中的重视度,才能有效的提升我国对于暖通空调系统软故障的诊断效率大数据技术在预诊暖通空调系统软故障中的应用研究原稿出现故障,或是闸门在开启时的力度过于小化。而经过经过相关的实际故障检验以后,确定为故障时因为阀门在开度的过程当中,存在着些问题。大数据技术概述大数据技术,主要是利用对于大量数据所得出的数据进行分析以及统计,以此合理有效的判断出系统,由于软故障是逐渐发展的因此它的发生没有个明显的界限,而是渐变过程,与其相关的监测数据的异常变化也是个范围而非具体值......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....而软故之后的运行过程当中,所可能会发生的故障问题。而基于大数据技术预诊系统的故障问题,主要是由纵向数据分析方法以及横向数据分析方法。而纵向数据分析方法,主要上将庞大的历史数据资料重新进行筛选以及归纳,从而合理的得出问题故障发生之前的些检测比应当被规定在为左右,而对于冷冻水的温度上应当顶之灾度上,流量则被顶之灾上下。而根据此数据显示出来的异常现象是冷水机组在整个运行过程当中,电流的百分比偏于小化,这样就可以根据逻辑关系或者些相关的监测来诊断出的原因可能是因为,水大数据技术在预诊暖通空调系统软故障中的应用研究原稿向比较实时监测参数的大数据预诊系统故障的模型,并进行分析验证......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....而软故障般不容易被察觉,其影响是渐变的,但软故障持续段时间后会造成系统功能严重衰退,若被忽略可能造成严重的后果,由于软故障发展缓慢,不容易通过简单的传感器测量发现,因此它对系统造成的危害有时甚至会大是具有差异化的,所以,在将整个机组的运行电流定义在了优先级,而冷冻水的温度则被定义在了优先级上,那么冷冻水在流量的过程就为定义在优先级上。然后,在已经确定好各个参数数值是处于合理的范围之内的,冷水机组在运行过程当中,电流的百分大数据技术在预诊暖通空调系统软故障中的应用研究原稿之后的运行过程当中,所可能会发生的故障问题。而基于大数据技术预诊系统的故障问题,主要是由纵向数据分析方法以及横向数据分析方法。而纵向数据分析方法,主要上将庞大的历史数据资料重新进行筛选以及归纳,从而合理的得出问题故障发生之前的些检测故障预测模型当中......”。