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设备故障诊断行业现状、发展趋势分析

设备故障诊断(Equipment Fault Diagnosis, EFD)作为现代工业稳健运行的关键支撑技术,依托先进的传感器数据采集技术、视频、图片智能识别技术,精准捕捉工业设备在运行过程中的各类物理参数,诸如机械振动、温度变化、流体压力、噪音、表面磨损裂纹等信息。这些数据通过高速传输通道汇聚至数据分析工业物联网平台,运用平台上复杂丰富的算法模型进行深度挖掘与多模态解析,进而实现对工业设备全方位的状态监测、前瞻性的故障预测以及系统全面的健康管理(PHM)。

  • 2025-02-05
  • 阅读329
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研究梳理与未来展望‖机械故障诊断深度学习方法总结

在设备的故障检测中,有约30%-40%的设备故障是由轴承故障引起的,因此本文将列举有关检测轴承故障使用到的相关数据集,模型和算法。

  • 2025-02-12
  • 阅读334

山东科技大学轴承齿轮数据集介绍

山东科技大学(Shandong University of Science and Technology, SDUST)旋转机械传动部件故障植入试验台如图1所示,是由镇江天语科技有限公司加工制造

  • 2025-02-12
  • 阅读559

2024中国信创+AI趋势洞察报告

2024中国信创+AI趋势洞察报告是一篇主要面向信创行业从业者以及AI行业从业者的研究报告,旨在帮助从业者分析AI与信创的协同发展趋势,梳理AI技术如何赋能信创行业的各个环节,国家政策面对信创+AI的支持,大型国央企的投入力度,AI应用在八大行业的落地情况,未来发展的技术难点以及方向。

  • 2025-02-25
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面向短时过载及长期轻载的配变侧储能配置与调度双层优化

针对农村配电变压器短时过载、长期轻载运行的问题,提出了一种基于经济效益评价的配变侧储能配置和调度双层优化方法。上层模型以系统经济效益最优为目标,决策储能系统的额定功率和额定容量,采用莱维飞行粒子群算法求解;下层模型嵌入储能寿命消耗的简化计算模型,以配变低压侧有功波动最小,储能寿命削减最小以及调度经济效益最优为目标,决策储能系统调度策略,采用商业求解器Gurobi求解。在构建配变侧储能系统经济效益评价模型时,计及电池寿命消耗以及配变动态负载率对经济效益的影响,搭建了基于等效全循环次数折算的磷酸铁锂储能系统投资成本模型以及考虑动态负载率对故障发生概率影响的配变故障风险收益模型。算例结果表明,该方法在确保配电网安全运行下能够提高配变侧接入储能系统的经济性。

  • 2025-02-25
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世界能源结构转型的地缘政治影响

由国网能源研究院、清华大学能源互联网创新研究院、北京大学能源研究院、国网新疆电力公司联合召开的“丝路能源智库联盟”2024年会在北京举行。会上,国网能源院苗中泉研究员,作了题为“世界能源结构转型的地缘政治影响”的报告。《中国电力》编辑部征得专家同意,特与您分享,欢迎品读!

  • 2025-02-25
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基于熵权-德尔菲法的源网荷储多能互补项目布局评估方法

源网荷储一体化和多能互补对于加快新型电力系统建设,实现电力系统高质量发展,提高多种能源协调互济能力,推动中国能源绿色低碳转型和经济社会发展有重要意义。首先,基于分析中国源网荷储一体化和多能互补资源要素、国家发展战略、用电负荷、电价价格、新能源消纳水平、调节能力建设需求等因素,建立了主客观组合赋权的评估体系。然后,运用熵权法确定“一体化”多种发展路线影响因素的客观权重,同时也运用德尔菲法确定客观权重,经过融合计算得出综合权重。最后,根据影响因素分值和权重对各种发展路线进行综合评分,划分优先等级,得到中国各省(区、市)“一体化”项目建设优先顺序,为各省(区、市)布局“一体化”项目提供技术参考

  • 2025-02-25
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整机丨一文了解航空发动机所有知识点

2016年,中国航发商发被确认为 C919 国产发动机供应商;2017 年长江 1000A核心机完成组装;2018年5月,第一次点火启动成功,核心转速达到设计要求,这是长江1000A研制第一个重大突破。 目前,长江系列发动机仍然在研究过程中。相较与成熟的西方航空发动机巨头,目前我国在民用航空涡扇发动机方面还处于空白状态,差距明显,但随着中国航发商发以及CJ1000A的出现,我国将拥有挑战世界最大航空发动机市场,发展国产大飞机及航空发动机产业的重要机遇。

  • 2025-03-03
  • 阅读448
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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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