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基于LSTM的滚动轴承故障诊断

故障轴承以激光蚀刻加工制作,人为在轴承上蚀刻单点缺陷模拟轴承的故障,缺陷点的大小设置(7,14,21,28)mils 四种类型。轴承振动数据使用加速度传感器进行信号采集,采样频率为 12000Point/S(12kHz)及 48000point/S(48kHz)。

  • 2024-05-06
  • 阅读806

基于数据驱动的机械设备故障预测与维修策略优化

如何更好地对机械故障进行预测和健康管理,是现代机械生产企业重点关注的问题,随着传感器硬件技术的发展和计算机存储技术的进步,可以对海量数据进行计算和存储,基于数据驱动的机械设备故障预测与维修技术也逐渐得到广泛应用。

  • 2024-05-06
  • 阅读756

基于1DCNN和2DCNN的智能诊断模型—用于机械设备故障诊断

《深度学习在机械设备诊断中的应用》分别在经典一维和二维卷积神经网络的的基础上,提出两种机械设备智能故障诊断方法,并通过凯斯西储大学轴承数据中心发布的数据集比较两种模型的性能。

  • 2024-05-06
  • 阅读835

一种机械设备故障诊断的FD-Transformer方法

基于注意力机制的Transformer模型有着优于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的特征提取能力且在自然语言处理及计算机视觉领域都得到成功的应用。 《一种机械设备故障诊断的FD-Transformer方法》提出一种用于机械设备故障诊断的Transformer方法(fault diagnosis-Transformer,FD-Transformer): 1、对原始振动信号利用Dropout技术进行数据增强,提高模型的泛化能力; 2、利用多通道一维卷积进行数据处理并得到矩阵形式; 3、利用Dense连接的Encoder 结构进行机械设备的故障特征提取; ?4、利用分类模块得到故障诊断结果。

  • 2024-05-06
  • 阅读956

机电一体化装备数字孪生机理模型构建理论研究

2022年4月上线论文“机电一体化装备数字孪生机理模型构建理论研究”,这篇文章由山东大学胡天亮教授带领的团队完成。论文在综合现有机电一体化装备模型构建方法的基础上,提出了多领域、多层次、参数化、一致性的机电一体化装备数字孪生机理模型构建准则。基于所提出的模型构建准则,给出了机电一体化装备数字孪生机理模型构建方法。最后,基于Simscape语言构建了数控机床(CNCMT)多领域、层次化的一致性数字孪生机理模型,验证了所提方法的可行性与有效性。本论文建模理论和实践方案为迫切需要快速构建一致性机电装备数字孪生机理模型的研究机构奠定坚实基础。同时,本文虚拟调试应用案例的实现为基于数字孪生模型的服务分析提供了应用指导。

  • 2024-05-06
  • 阅读827

数字孪生模型构建理论及应用

数字孪生是以多维虚拟模型和融合数据双驱动,通过虚实闭环交互,实现监控、仿真、预测、优化等实际功能服务和应用需求,其中数字孪生模型构建是实现数字孪生落地应用的前提。 《数字孪生模型构建理论及应用》 ①提出了数字孪生模型“四化四可八用”构建准则,②从“建—组—融—验—校—管”6 个方面建立了一套数字孪生模型构建理论体系,并 ③结合项目以数字孪生车间为例,从车间要素实体建模、生产过程动态建模、生产系统仿真建模3个方面对数字孪生车间模型构建理论与技术开展了研究和实践。 上篇介绍了①②两部分内容,并介绍车间建模研究现状(存在问题),将在下篇继续介绍数字孪生车间模型的理论技术体系、全要素实体建模等内容。

  • 2024-05-06
  • 阅读1610

数字孪生支持下的设备故障预测与健康管理方法综述

故障预测与健康管理(PHM)是设备运行维护管理的有效方法,在多行业得到推广和普及。 传统PHM方法有基于经验模型的方法、基于数据驱动的方法和基于物理模型的方法。但这些方法存在着不少的局限性。

  • 2024-05-06
  • 阅读1411

基于数字孪生的滚动轴承健康状态预测

《基于数字孪生的滚动轴承健康状态预测》提出一种基于数字孪生的滚动轴承剩余寿命实时预测方法—— (1)基于数字孪生的数字化技术手段获取滚动轴承的实时感知信息,从而建立考虑实时工况变化的滚动轴承数字孪生模型。 (2)通过非线性布朗运动建立考虑测量误差的剩余寿命预测模型。 (3)采用极大似然估计方法求解模型中的未知参数,并利用贝叶斯理论实时更新参数,从而对滚动轴承的剩余寿命进行实时预测。 (4)通过滚动轴承的全寿命周期信息分析验证了该方法的可行性和有效性。

  • 2024-05-06
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2025中国多模态AI大模型座舱应用洞察研究报告

随着DeepSek等A大模型的快速普及以及座舱SoC芯片的持续迭代,智能座舱正加速迈向认知座舱阶段,实现了从功能堆叠向“少即是多”的智能化转变。车企和科技公司作为智能座舱生态的核心,通过合作研发与自主开发,推动多模态A大模型的广泛应用。其中,科技公司与传统车企合作研发的大模型多应用于自主品牌车型,通过强强联合实现生态互补;而新势力车企则更倾向于自主研发A大模型,逐步构建自有车型座舱大模型的数据和产业链闭环。

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华为IFS财经变革

公司对变革的总体指导思想 七个反对 反对完美主义,反对繁琐哲学,反对盲目的创新,反对没有全局效益提升的局部优化,反对没有全局观的干部主导变革,反对没有业务实践经验的人参加变革,反对没有充分论证的流程进行实用。

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2026面向行业的”云 AI“应用研究报告-AI行业云平台助力行业大模型应用落地

行业大模型正成为推动产业智能化升级的关键突破口。当前,人工智能正从技术探索迈向产业落地的关键阶段,随着“人工智能+”行动的深入推进,AI不再仅是实验室中的算法模型,而是驱动千行百业智能化升级的核心引擎。这一过程的实现不仅要求AI具备强大的通用能力,更强调其在具体行业场景中的专业性、可靠性和可落地性。由此,能够深度融合行业知识、理解业务逻辑、支撑关键决策的行业大模型正是在这一需求驱动下,逐渐演变为支撑行业智能化升级的关键引擎

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2025年中国出口新动能与企业信心指数报告

第一部分宏观经济与贸易形势回顾与展望 1.1.全球经济暗流涌动贸易格局多极博弈 2024年以来,伴随全球通胀持续降温,海外经济体相继进入降息周期,金融条件转向宽松,全球制造业景气逐步修复并开启补库周期,带动货物贸易回暖(图1.1)。从趋势上看,2024年下半年全球经济增长动能有所减弱,叠加美国大选、地缘政治不确定性加大,以及极端天气扰动等因素的影响,使得全球及欧美制造业景气出现收缩、补库存步伐放缓。但东盟、印度、巴西等新兴经济体制造业景气表现依然强劲,加之“全球南方”经济体经贸合作日趋紧密,全球贸易

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