?在现代工业中,感应电机是驱动设备的核心“心脏”,但转速波动(如启停、变载)常导致故障特征难以捕捉,传统诊断方法成本高、精度低。如何让电机在复杂工况下“健康无忧”?DNOCNet 应运而生!
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
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。
? ?本期推文概述一种基于自监督学习的开放集跨域故障诊断方法(SEOC),用于解决旋转机械在不同工况下存在未知故障类别时的诊断问题。
1 前言 2 轴承故障诊断数据集 3 齿轮箱故障诊断数据集 4 轴承寿命预测数据集 5 开源工业数据集
振动信号通过进一步提取敏感特征,可以有效地代表设备故障信息,用于故障诊断。然而,传统的监督诊断需要大量的标记样本,特征提取和选择主要是人工完成的,成本高,耗时长。 深度学习(Deep Learning,DL)可以自动提取故障敏感特征,有效提高故障诊断的识别率,而半监督学习(Semi-Supervised Learning,SSL)可以将标记和未标记的数据一起训练模型,提高识别准确率。
DeepSeek-V3 是一款性能卓越的混合专家(MoE) 语言模型,整体参数规模达到 671B,其中每个 token 激活的参数量为 37B
DeepSeek当前版本(v2.3.1)可承担70%-80%的常规设备诊断工作,使MTTR(平均修复时间)降低约40%,但对首次出现的复合型故障仍需人工介入。建议企业用户通过POC测试验证具体场景适配性,典型测试周期为4-6周。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
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市场担心十四五期间国内无人机采购费用增速不及预期。我们认为:无人机是未来战争关键环节,当前我国军用无人机装备处于起步阶段。我们预计十四五未期我国军用无人机采购费用有望快速增加。
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