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基于数字孪生技术的预测性维护综述(下)

制造业的升级和发展使得预测性维护越来越重要,但是传统的预测性维护在很多情况下已经不能满足发展的需要。近年来,基于数字孪生的预测性维修已成为制造业领域的研究热点。本文首先介绍了数字孪生技术和预测性维护技术的一般方法,分析了两者之间的差距,指出了利用数字孪生技术实现预测维修的重要性。其次,介绍了基于数字孪生的预测性维修方法(PdMDT:Predictive maintenance method based on digital twin),介绍了其特点,并给出了其与传统预测性维修的区别。接着,介绍了该方法在智能制造、电力行业、建筑行业、航空航天行业、船舶行业中的应用,并总结了这些领域的最新进展。 最后,提出了一个针对制造业设备维护的参考框架,该框架描述了设备维护的具体实施过程,并以工业机器人为例,讨论了PdMDT的局限性、挑战和机遇。

  • 2024-06-06
  • 阅读2214

工业过程的容错协同训练半监督软传感器模型

软传感器通常用于获得在工业过程中难以直接测量的变量。本文提出了一种基于协同训练的半监督软传感器模型,以解决工业过程中的噪声去除和标记样本采集问题。为了充分利用未标记样本,提出了一种基于协同训练的半监督方法来建立基于ε-SVR(SSCo-εSVR)软传感器模型的半监督模型。

  • 2024-06-06
  • 阅读295

电厂怎么进行数字化交付?(附数字电厂交付解决方案)

数字化电厂简单来说,就是物理电厂的数字化孪生电厂,通过现代数字化技术将物理电厂的每一个对象进行数字化描述,描述主要分为三个维度:三维模型、静态数据、运行状态。

  • 2024-06-05
  • 阅读1296

中国工程院院士孙凝晖给正国级、副国级讲课的万字长稿《人工智能与智能计算的发展》

人工智能领域近年来正在迎来一场由生成式人工智能大模型引领的爆发式发展。2022年11月30日,OpenAI公司推出一款人工智能对话聊天机器人ChatGPT,其出色的自然语言生成能力引起了全世界范围的广泛关注,2个月突破1亿用户,国内外随即掀起了一场大模型浪潮,Gemini、文心一言、Copilot、LLaMA、SAM、SORA等各种大模型如雨后春笋般涌现,2022年也被誉为大模型元年。当前信息时代正加快进入智能计算的发展阶段,人工智能技术上的突破层出不穷,逐渐深入地赋能千行百业,推动人工智能与数据要素成为新质生产力的典型代表。习近平总书记指出,把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量,努力实现高质量发展。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视智能经济发展,促进人工智能和实体经济深度融合,为高质量发展注入强劲动力。

  • 2024-06-06
  • 阅读946

数字化交付——建设数字化工厂的基石

一座工厂如果从“零”开始建造,如果交付的各类技术文件、图纸打印出来,可能得装满几十辆卡车。但是如果采用数字化的方式交付,就只需要一台电脑,甚至一块硬盘,就能轻松搞定所有文件资料。这,就是数字化交付的魅力。数字化交付交什么?怎么交?看看东华科技是如何利用数字化交付平台完成百亿级项目的数字化交付的?

  • 2024-06-05
  • 阅读3055

综合布线管理系统之智能配线架

在综合布线管理系统中,智能配线架的使用已经越来越广泛了。电子配线架即智能配线架,(编者注:下文简称“电配”)发展到今天大概有十几年了。它的架构有哪些,连接方式分几种,实现检测的技术有什么,各自的优缺点如何,选用电配要注意哪些方面,许多读者往往不是了解得很全面。我参与电配项目有十几年,有了不少的感悟,所以我觉得有必要写一篇文章讨论一下这些问题,供大家参考。

  • 2024-06-05
  • 阅读473

软件设计说明书(嵌入式软件范例)

XXX 热压机自动控制动系统软件(以下简称 XXX系统)是由 PLC、气动元件和电动元件组成,其特点是通过传感器采集外部信号,输入到PLC内部进行计算处理,以控制外部执行元件,使之完成一系统的机构动作,达到生产所需的工艺要求。

  • 2024-06-05
  • 阅读570

新能源氢能汽车氢燃料电池的研究和设计

氢能汽车是以氢为主要能量作为移动的汽车。一般的内燃机,通常注入柴油或汽油,氢汽车则改为使用气体氢。燃料电池和电动机会取代一般的引擎,即氢燃料电池的原理是把氢输入燃料电池中,氢原子的电子被质子交换膜阻隔,通过外电路从负极传导到正极,成为电能驱动电动机;质子却可以通过质子交换膜与氧化合为纯净的水雾排出。这样有效减少了其他燃油的汽车造成的空气污染问题。

  • 2024-06-05
  • 阅读341
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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