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IEEETII一种基于分布式半共识的动态系统数据驱动故障检测方法

基于传感器网络收集的过程变量,开发了一种基于分布式半共识的数据驱动故障检测方案,以确保大规模动态过程的安全。为此,首先考虑传感器网络的通信拓扑,为动态系统开发了分布式数据驱动过程建模方案。然后,开发了一种基于分布式卡尔曼滤波器的故障检测方法,旨在实现每个传感器节点的最佳检测性能。具体来说,我们采用分布式迭代学习算法,利用平均一致性算法离线计算基于卡尔曼滤波器的残差生成器所需的参数矩阵。随后,我们对局部残差信号进行分布式融合,以实现在线最优故障检测。为了避免传统平均一致性方法的检测延迟,首次开发了这些半一致性算法,以确保及时检测潜在故障。最后给出了多相流设备过程的案例研究,以证明所提出的方法。

  • 2025-01-06
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综合算力评价研究报告(2024年)

下载“阅读原文”了解更多以人工智能为代表的前沿技术,正以前所未有的速度深刻改变着各个行业的运作模式,加速全球数字经济快速发展,并对算力、存力、运力提出了更高要求。算力是数字经济发展的核心驱动力,存力为数字经济发展提供坚实基础,运力为数字经济发展提供传输保障。综合算力作为集算力、存力、运力于一体的新型生产力,成为支撑“人工智能+”战略的重要力量。

  • 2025-01-06
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DC-DC降压变换器的固定时间变增益二阶滑模控制

由于具有高效率、小尺寸、高稳定性等优点,DC-DC变换器已广泛应用于直流电机驱动、计算机系统、通信设备和其他工业系统。DC-DC变换器作为基础单元电路广泛应用于各类电力电子设备,其稳定性对电力电子设备在一些高科技行业的应用起着至关重要的作用,其中DC-DC降压变换器是最重要的开关变换器之一。随着新应用的不断发展,DC-DC降压变换器对动态响应速度和稳定性精度的要求越来越高。因此,以实现DCDC降压变换器输出电压精确调节为目标,选择最优的控制方法显得尤其重要

  • 2025-01-06
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碳核查专题培训-化工行业核查技术要求

目前湖北省化工行业采用历史总量法进行碳排放配额分配,历史总量法具有其自身的优势,如:对数据要求不高、操作简单、易于调整等,适用于生产工艺复杂、产品种类繁多的行业。但是从长远看,历史总量法也存在其不足,不能很好地利用市场手段达到节能减排最大化的目标。

  • 2025-01-06
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数字化转型顶层业务设计

在数字化转型浪潮中,许多企业面临一个核心难题——“转型方向不明,业务与技术脱节”。作为数字化顾问,如何帮助企业跳出“为数字化而数字化”的陷阱,真正实现业务价值的突破?本文将从顶层业务设计的角度,为您揭示数字化转型的成功密码。

  • 2025-09-10
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国网能源研究院有限公司 傅成程等|负荷聚合商参与需求侧资源聚合优化调控方法

需求响应技术是目前实现新能源消纳及“双碳”目标的重要手段,但由于需求资源分散特性和实际调度能力,独立需求侧主体缺乏有效参与调控的途径。为此,综合考虑多运营主体共识、多类型需求响应和碳排放,提出一种负荷聚合商参与的需求侧资源聚合优化调控方法。首先,分析了需求侧资源的基本管理模式;其次,综合经济成本和碳排放目标,建立了考虑碳排放和多类型需求响应的需求侧资源聚合优化调控模型;最后,利用麻雀算法进行仿真求解,验证了优化调度模型的有效性。仿真结果表明,所提模型可降低分散资源用能成本5.16%以上,明显改善需求侧资源主体的经济成本和碳排放量,提高需求侧资源管理水平,为低碳韧性电网的优化调控问题提供了一种有效手段。

  • 2025-09-05
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工业物联网的关键作用是什么?

从反应性或预防性维护转向预测性维护是一个重大变化,需要对员工进行教育。向员工解释物联网的好处,并缓解对新维护系统将如何影响员工的担忧。这些努力将使他们更容易接受更新、更好的方式来提高设备效率和自身的生产力。

  • 2025-09-05
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【大东时代&中国化学与物理电源行业协会】2023年锂电行业数字化转型白皮书-电池装备

【大东时代&中国化学与物理电源行业协会】2023年锂电行业数字化转型白皮书-电池 大东时代智库(TD)是由新能源行业资深专家牵头成立的民营智库,具有电池行业、新材料行业、数字化领域深厚的研究功底及前瞻性的研究成果。大东时代智库(TD):根据自身的研究,在国家“构建产业数字化转型发展体系”的春风下,敏锐地意识到目前研究锂电行业数字化转型并发布《锂电行业数字化转型白皮书》的重大意义,希望给行业提供一定的参考价值。

  • 2025-09-07
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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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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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