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用于预测和健康管理的类ChatGPT大型基础模型：综述和路线图

预测性维护和健康管理（PHM）技术在工业生产和维护中至关重要，能够识别和预测潜在的设备故障和损坏。这有助于实施主动维护措施，提高设备可靠性，降低生产成本。最近，基于人工智能（AI）的PHM 方法取得了显著成就，并在铁路、能源和航空等各个行业中得到广泛应用，用于状态监测、故障预测和健康管理。ChatGPT 和 DALLE-E 等大规模基础模型（LSF-Models）的出现标志着 AI 从 AI-1.0 进入 AI-2.0 的新时代，深度模型从单一模态、单一任务和有限数据的研究范式迅速演变为多模态、多任务、海量数据和超大型模型范式。ChatGPT 代表了这一研究范式的里程碑成就，由于其出色的自然语言理解能力，为通用 AI 带来了希望。然而，PHM 领域在应对这一重大变化方面缺乏共识，需要系统的综述和路线图来阐明未来的发展方向。因此，本文阐述了 LSF-Models 的关键组成部分和最新发展。然后，本文系统地回答了如何构建适用于 PHM 任务的 LSF-Models，并概述了这一研究范式所面临的挑战和未来的发展路线图。

  • 2024-09-01
  • 阅读1164

基于深度隐变量状态空间模型的轴承退化预测

滚动轴承是机械传动设备的核心部件，预测其退化趋势对于保障设备的安全稳定运行至关重要。目前，大多数基于状态空间模型（SSMs）的轴承退化预测方法都采用线性函数或简单的非线性函数（如指数函数、幂函数）来建立状态和测量方程。然而，这些方法无法适应实际应用中复杂多变的非线性退化过程。针对这一问题，论文开发了一种基于深度隐变量的状态空间退化模型，并将其应用于轴承退化预测。所提方法继承了状态空间模型的优点，能够以结构化的方式对不确定性进行建模。此外，通过引入微分预变换，进一步提高了模型的长期预测性能。为了验证提出模型在预测轴承退化方面的有效性，论文使用了PRONOSTIA平台的轴承数据集和真实的风力涡轮机轴承数据进行了实验。实验结果表明，论文所提方法在轴承退化预测精度方面优于现有方法，充分证明了模型的优越性能。

  • 2024-09-01
  • 阅读1196

综述|旋转机械复合故障诊断的现状、挑战与机遇

复合故障作为导致旋转机械非预期停机的主要故障，大大增加了故障诊断的难度。为了解决复合故障诊断( CFD ，compound fault diagnosis)的现实难题，近年来，来自工业界和学术界的研究人员和工程师们已经取得了许多重大突破。不可否认，许多著名的研究人员对故障诊断进行了系统的研究。然而，先前的综述文章更多关注单个或独立故障的故障诊断，导致CFD仍然缺乏全面的调研。因此，为了满足上述要求，有必要对旋转机械复合故障的故障诊断方法或算法进行深入的综述，并揭示潜在的挑战与机遇，这将引导和激励读者致力于提升故障诊断技术的有效性和实用性。具体来说，实现复合故障识别的方式，详细介绍了CFD方法的相关背景，包括相关定义和一种新的分类方法。然后，基于过去几十年的相关出版物，对CFD的最新应用进行了综述。最后，总结了实现CFD在故障诊断中的挑战和机遇，并给出了本综述的结论。我们相信，这篇综述文章可以从不同的方面为潜在的读者和经验丰富的研究人员提供一个系统的CFD指南。

  • 2024-09-01
  • 阅读1276

【AI赋能报告】《清华大学：AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书（2023）》

【AI赋能报告】《清华大学：AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书（2023）》,【AI赋能报告】《清华大学：AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书（2023）》

  • 2024-08-31
  • 阅读198
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异常值数据预警分析

当数据量大了、数据指标多了之后，每天的精力除了看数据还有很多其他的事情要做。就需要在整个运营状态稳定后，有一套自动识别异常数据并进行预警的机制。会对我们设定的规则，如果出现异常情况，就通过机器人的形式进行预警通知。然后运营人员再去核实并根据实际情况迭代规则。这一套机制可以称为异常值数据预警分析。

  • 2024-08-30
  • 阅读499

杜志叶教授：海缆瓶颈段多物理场耦合机制及数值模拟方法研究

2024年6月6日，中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。会上，武汉大学电气与自动化学院电气工程系副主任杜志叶教授作了“海缆瓶颈段多物理场耦合机制及数值模拟方法研究”的特邀报告。征得杜教授同意，特与您分享!

  • 2024-09-02
  • 阅读540

衡益教授：面向多学科交叉融合的高性能多物理场智能仿真分析与设计平台

2024年6月6日，中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。会上，中山大学衡益教授作了题为“面向多学科交叉融合的高性能多物理场智能仿真分析与设计平台”的特邀报告。征得衡教授同意，特与您分享!

  • 2024-09-02
  • 阅读591

2024网络安全十大创新方向报告

数据安全治理包括数据分类分级、数据脱敏、数据防泄漏等工作，通常基于特征、正则表达式以及机器学习方式对大规模的数据进行识别标注，但大多面临规则引擎能力受限、误报高、重人力等问题，无论对于用户还是数据安全服务商来说，都带来了极大挑战。生成式人工智能的出现，已经在数据分类分级、敏感数据识别、数据防泄漏等方面带来革命性改变，包括通过自然语言处理实现自动化数据分类与标签生成，使用多模态技术识别图像、音频等非结构化数据，以及利用类人脑思维链和推理能力理解复杂的语言结构和上下文，高精度识别敏感内容和异常行为。通过大模型处理数据分类、数据脱敏和数据防泄漏等任务，在既保证很好效果的同时,也对数据安全治理工作的效率带来数十倍以上提升，将成为未来数据安全技术发展的重要方向。

  • 2024-09-02
  • 阅读628