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数字化智能化医工体解决方案

建设常态化疫情防控集成应用、“互联网+医疗健康”公共服务应用、“一老一小”数字健康服务等3大应用 迭代升级面向卫生健康行政部门、面向医疗卫生机构、面向医务人员、面向群众的4类卫生健康数字化服务应用

  • 2024-11-05
  • 阅读153

IEEETrans|基于机器学习的永磁同步机械公差分类

（1）针对问题：在电机出厂测过过程中，机械公差问题难以在前期测试中被发现，然而却会在后面长期运行中带来问题。（2）文章亮点：研究了在产线末端测试验台和状态监测中对机床质量进行分类的方法。通过瞬态驱动仿真，模拟了随机分布的公差，分析了相关的频率阶，并与试验台的测量结果进行了比较。机器学习（ML）应用于模拟数据并评估生产线末端测试过程以及偏心分类，其中大部分测试用例被正确分类。如果将ML模型应用于测量数据，则结果分类稍微过高，但与测量分析相比，机器的分级保持不变。如果没有可用于训练的故障案例，则可以使用自动编码器来识别故障案例。

  • 2024-10-30
  • 阅读241

IEEETrans|超高速旋转球形电机中的转子损耗

1）研究对象：超高速无轴承电机新概念，致力于将转速限制推向超过2500万转/分钟的超高转速。2）文章亮点：所采用的亚毫米级尺寸球形实心钢转子通过固体转子感应电机的原理进行加速。本研究对产生的涡流损耗进行了分析，并建立了转子的热模型。转子材料的温度是关注的重点，因为它会影响转子因离心载荷而发生故障时的可实现转速。

  • 2024-10-30
  • 阅读258

IEEETrans|无位置传感器永磁同步电机驱动综述

（1）研究必要性：永磁同步电机驱动的无位置传感器控制方法由于具有降低成本、系统小型化、提高可靠性等竞争优势，越来越受到学术界对工业应用的关注。（2）文章亮点：在本文中，介绍了从低速到高速的宽速度范围内的主要无传感器控制技术。显示和比较了不同的高频信号注入方案、基本脉宽调制激励方法和基于模型的无传感器控制，这能够促进无传感器控制的实现。

  • 2024-10-31
  • 阅读296

IEEETrans|电机状态监测与故障诊断综述

故障诊断和保护的历史和机器本身一样古老。电机的制造商和用户最初依靠简单的保护，如过流、过压、接地故障等来确保安全可靠的运行。然而，随着这些机器所执行的任务越来越复杂，人们也在故障诊断领域寻求改进。现在，在故障发生之初就进行诊断已经变得非常重要;由于计划外的机器停机时间可能会打乱最后期限并造成严重的经济损失。

  • 2024-10-31
  • 阅读455

【CILS】解锁卓越运营：深入研究用于工业过程优化的通信驱动多策略状态转换算法

工业过程的优化对于提高操作安全性、生产率和能源效率至关重要。然而，工业过程日益复杂，对点代理优化算法的适用性提出了挑战，如状态转移算法。“主要挑战包括有限的个体多样性、复杂的局部最优解逃逸任务以及超出预定义边界的解利用不足。”为了克服这些挑战，本研究提出了一种新的智能随机优化算法，称为通信驱动的多策略状态转移算法（CDMS-STA）CDMS-STA结合了三种自行设计的策略：通信、自学习和跨境解决方案处理。具体而言，沟通策略通过促进个人之间的信息交流和共享来增强候选解决方案的多样性。自学习策略有助于根据历史信息进行自适应调整。跨境解决方案处理策略最大限度地利用了超出定义边界的解决方案。为了评估所提出算法的有效性，在一个数值样本案例和两个化学过程案例上进行了广泛的实验实验结果表明，CDMS-STA在寻找最优解方面优于几种最先进的优化方法，这也验证了所提出的算法在工业过程优化中的实际应用潜力。

  • 2024-10-31
  • 阅读281

【JPC】非平稳过程性能监测的流形约束跟踪比优化

数据驱动的控制性能监测（CPM）在评估和诊断复杂工业过程的变化方面变得越来越重要，这些过程很难用精确的知识进行调查。现有的数据驱动CPM方法大多设置协方差或其他自相关指数，旨在反映与基准的全局偏差，并随后诊断导致这些变化的循环或变量。然而，由于这些方法假设序列是平稳的，因此只评估和诊断稳态波动。这限制了应用于瞬态过程可以忽略不计的工业过程。本文定义了一个综合瞬态性能和稳态性能的综合性能指标。研究了流形约束来挖掘瞬态特征，以便将其合并到基于方差的评估框架中。此外，为了解决大多数现有方法中存在的非正交方向上的信息冗余问题，我们提出了一种跟踪比率驱动的框架，以提高评估和诊断的准确性。通过一个数值例子和模拟的工业级联连续搅拌槽加热器过程，对评估结果进行了测试，并证明了所提出的诊断策略的有效性。

  • 2024-10-30
  • 阅读258

2024中国工业AI发展洞察与展望白皮书

白皮书调查对象覆盖机械制造、电子制造、汽车制造、食品饮料、冶金、电力、石油、化工、新能源等行业，旨在帮助您更好地制定在 AI 方面的投资和应用策略。 本白皮书内容包含2024年工业AI应用现状与趋势调查报告解读、实践案例分享以及工业AI领域先锋企业的盘点，揭示了工业AI在中国的应用现状、趋势以及面临的挑战和机遇，希望为您提供切实有益的参考。

  • 2024-10-30
  • 阅读809