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智慧物流园区信息化解决方案

今日分享一份“智慧物流园区信息化解决方案”可作为参考。今日分享一份“智慧物流园区信息化解决方案”可作为参考。今日分享一份“智慧物流园区信息化解决方案”可作为参考。

  • 2024-09-02
  • 阅读149

基于模型预测控制的牵引电机高鲁棒性故障诊断技术

基于模型预测控制的牵引电机高鲁棒性故障诊断技术

  • 2024-08-30
  • 阅读318

PPT分享|李德仁院士:论时空智能与数字孪生智慧城市

PPT分享|李德仁院士:论时空智能与数字孪生智慧城市

  • 2024-08-30
  • 阅读404

【IEEETNNLS】基于轻量级组Transformer的边缘智能时间序列约简网络及其在工业RUL预测中的应用

最近,基于深度学习的模型,如transformer,由于其强大的表示能力,在工业剩余使用寿命(RUL)预测方面取得了显著的性能。在许多工业实践中,RUL预测算法被部署在边缘设备上进行实时响应。然而,深度学习模型的高计算成本使其难以满足边缘智能的要求。本文提出了一种具有多层次时间序列缩减的轻量级组Transformer(GTMRNet)来缓解这个问题。与计算所有时间序列的大多数现有RUL方法不同,GT MRNet可以自适应地选择必要的时间步长来计算RUL。首先,构建了一个轻量级的组Transformer,通过使用具有显著小波参数的组线性变换来提取特征。然后,提出了一种时间序列缩减策略,以自适应地过滤掉每一层不重要的时间步长。最后,开发了一种多层次学习机制,以进一步稳定时间序列缩减的性能。在真实世界条件数据集上的广泛实验结果表明,所提出的方法可以在不牺牲精度的情况下显著减少高达74.7%的参数和91.8%的计算成本

  • 2024-08-30
  • 阅读328

变工况条件下三相异步电机匝间短路故障诊断

针对三相异步电机匝间短路故障在不同工况下数据分布不一致带来的泛化识别准确率下降的问题,提出了一种基于残差-自注意力网络的迁移学习方法,通过在残差网络中嵌入自注意力机制实现特征强化并利用源域数据进行模型训练,然后利用迁移学习的微调策略使得模型能更好地适应目标域的特征分布,以此来增加模型在目标域数据中的适应性能力。

  • 2024-08-30
  • 阅读180

基于多通道融合的滚动轴承剩余寿命预测

针对工业生产中滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测任务中数据挖掘不足导致预测精度低的问题,提出了一种多通道融合的滚动轴承剩余寿命预测方法。

  • 2024-08-30
  • 阅读205

基于混合注意力的多小波系数融合滚动轴承剩余寿命预测方法

小波变换是一种评估非平稳信号的时频分析方法,有助于表征设备在长时间使用过程中的退化。然而,单一的小波基函数很难适用于所有的周期瞬态波形。因此,本研究提出了一种基于混合注意力的多小波系数融合方法来评估轴承的剩余使用寿命。该方法首先利用多个小波得到原始信号的特性,然后将分解后的各个频带组织成二维映射;其次,设计了一种基于注意力的混合卷积长短期记忆网络(HA-ConvLSTM),自适应地对小波系数通道进行加权。学习到的特征被多层感知器用于评估剩余寿命(RUL)。最后,在PHM2012滚动轴承数据集上进行了测试,验证了所提方法的有效性。总体而言,该方法在性能指标上优于以前的方法,可选择性地解决周期瞬态波形的小波基函数匹配问题。

  • 2024-08-30
  • 阅读210

一种全新滚动轴承局部缺陷扩展动态更新和实时映射的数字孪生模型

轴承局部缺陷扩展的研究对轴承健康监测和管理具有重要意义。然而,滚动轴承的局部缺陷尺寸难以实时监测。为了解决这个问题,本文提出了一种新的数字孪生(digital twin, DT)模型,用于滚动轴承局部缺陷扩展的动态更新和实时映射。新的数字孪生模型将机理模型和实时传感器数据相结合,而不是像传统的数字孪生模型那样仅依赖于测量数据。通过这种方式,可以利用新的数字孪生模型直接映射整个生命周期的缺陷尺寸。使用XJTU-SY轴承数据集评估所建立的全新的数字孪生模型,结果表明,该数字孪生模型可以准确地表征滚动轴承全寿命周期内的局部缺陷扩展。

  • 2024-08-30
  • 阅读243
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新型智慧园区产业生态化解决方案

1码/脸通行:打通门禁、闸机、梯控, 实现多种通行识别技术的融合,保障办公楼字高效的通行秩序,为员工提供无感便捷的通行体验。

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政务智能体发展研究报告(2025 年)

党和国家高度重视政务领域人工智能的应用与治理,《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》和《政务领域人工智能大模型部署应用指引》等文件在明确安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用的同时,也提出要鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用。当前,政务智能体应用探索持续推进,将大模型能力与政务场景深度结合,在任务理解、流程再造、服务优化、决策支持等方面展现出巨大潜力,正成为推动政务智能化发展的重要抓手。

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