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【IEEETNNLS】用于工业数据序列建模的分层自关注网络,在输入和输出序列之间具有不同的采样率

对于工业过程,进行数据序列的动态建模对于质量预测具有重要意义。然而,输入和输出序列之间的采样率通常不同。对于最传统的数据序列模型,它们必须仔细选择标记的样本序列来构建动态预测模型,而标记样本之间的大量未标记的输入序列则被直接丢弃。此外,在每个标记步骤的质量预测中,通常没有充分考虑变量和样本的相互作用。为了解决这些问题,我们设计了一个层次化的自我注意网络(HSAN)用于自适应动态建模。在HSAN中,首先为每个标记步骤设计动态数据增广,以包括未标记的输入序列。然后,提出了一个可变水平的自我关注层来学习可变交互和短间隔时间依赖性。之后,进一步开发了一个样本级的自我关注层来模拟长时间间隔的时间依赖关系。最后,构建了一个长短期记忆网络(LSTM)网络来对包含大量相互作用的新序列进行建模,以进行质量预测。在工业加氢裂化过程中的实验表明了HSAN的有效性。关键词:深度学习、分层自关注网络(HSAN)、质量预测、自关注机制、软传感器。

  • 2024-10-09
  • 阅读622

【AEI】工业过程少样本故障检测的无监督域对抗网络

工业过程正在变得更大、更集成,导致不同操作条件之间的频繁转换。在新的操作条件下对流程进行故障检测时,样本的稀缺性对构建有效的监控模型构成了重大挑战。为了解决样本较少的故障检测问题,我们提出了一种称为DASAE的方法。该方法基于堆叠式自动编码器(SAE),并结合了域对抗(DA)技术,通过从数据丰富的源域(历史工作模式)传输有价值的信息来对数据贫乏的目标域(新的工作模式)进行建模。DASAE涉及一种新的无监督知识转移范式,该范式依赖于领域相似性,而无需标签指导。为了应对对抗训练中数据不平衡的挑战,我们引入了一种主要的不平衡感知裕度损失(DlAM),通过鼓励少数域有更大的裕度来缓解这一问题。所提出的方法使用数值案例和现实世界的行业案例——连续搅拌釜反应器(CSTR)进行了评估。结果表明,在少数样本场景中,与其他最先进的方法相比,所提出的方法通常表现出最佳性能,在和SPE指标上都显示出增强的检测效果。关键词:领域对抗训练、不平衡数据、堆叠式自动编码器、故障检测、少量样本

  • 2024-10-09
  • 阅读850

设备的状态监测与故障诊断

设备状态监测技术与设备故障诊断技术既有区别也有联系,监测是诊断的基础和前提,诊断是监测的最终结果。有时又将二者统称为设备故障诊断,可分为简易诊断和精密诊断两个层次。简易诊断即设备的“健康检查”,根据量值范围判断设备是正常还是异常。简易诊断的作用是监测和保护,目的是对设备的状态做出迅速而有效的概括和评价,由操作者、维护者实施。而精密诊断是在简易诊断基础上更深层次的诊断,目的是判断故障的性质(渐进性/突发性……)、原因(不平衡/不对中……)、部位(电动机/风机、轴承/齿轮……)、程度(一般故障/严重故障……)等,由专业诊断技术人员实施。

  • 2024-10-20
  • 阅读1046

PROFINET设备诊断与预测性维护

(1)诊断来源(diagnosis source)识别干扰的源头;(2)严重性(severity)表示维护的紧迫性;(3)诊断信息(diagnosis information)标识“问题/原因”并建议“应对措施”。

  • 2024-10-20
  • 阅读448

沙利文&头豹:2024年中国数据管理解决方案市场报告

生成式AI的发展,使企业从最初仅关注大模型的优劣评价,逐渐意 识到数据本身将成为市场竞争力的重要组成部分。企业逐渐聚焦于 以下几个核心问题:我们拥有哪些数据?数据的质量如何?哪些数 据有价值?以及数据价值如何最大化体现。

  • 2025-02-19
  • 阅读678
  • 下载0
  • 15页
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赛迪顾问:碳中和背景下数字技术赋能的中国新型电力系统

2020 年 9 月,中国在联合国大会上向世界郑重承诺,二 氧化碳排放力争于 2030 年前达到峰值,努力争取 2060 年前 实现碳中和(以下简称“双碳”目标)。当前,中国电力行业 碳排放占全国碳排放总量的比重达到 40%,电力系统低碳转 型是实现“双碳”目标的关键所在

  • 2025-02-19
  • 阅读722
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  • 160页
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2024驾驭人工智能前沿:人工智能代理(AI Agent)的演进和影响白皮书(英文)

In the contemporary world, where technology israpidly reshaping every aspect of our lives,Al agents are emerging as transformative toolsthat are redefining human interactions and theoperation of our society. These agents, whichbegan as simple computer programs, haveevolved into sophisticated systems with thecapability for autonomous decision-making

  • 2025-03-04
  • 阅读425
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  • 28页
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2024百度人工智能创新与专利白皮书

今天,大模型技术持续创新,AI原生应用开发的新范式正在形成,人人都可以成为开发者,成为创造者。技术的进步,让我们离“用科技让复杂的世界更简单”的使命从未如此之近。

  • 2025-03-04
  • 阅读371
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  • 40页
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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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