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双馈风力发电机转轴微动磨损原因分析及预防措施

摘 要?针对双馈风力发电机转轴微动磨损故障,从发电机的振动,转轴与轴承内圈的配合以及材料性能等方面进行分析,认为轴承原始游隙过小,轴承过盈量偏小,机组振动偏大以及摩擦副材料性能不足是导致转轴呈蜂窝状损伤形貌的原因。通过增大转轴与轴承内圈间的过盈量和轴承原始游隙,减小振动,在接触副涂抹防蠕动膏的措施,有效解决了转轴微动磨损问题,保障了风力发电机的可靠运行。关键词?滚动轴承;风力发电机组;微动磨损;过盈配合;振动;径向游隙

  • 2024-11-01
  • 阅读526

【IEEETASE】利用工业系统中的潜在变量模型最大化异常检测性能

与传统的过程监控不同,辅助变量模型(VM)是在训练中首次学习的,然后将与提取的潜在特征和残差相关的统计数据用于在线监控。然而,这种做法忽略了建模和监控之间的动态交互,使未经探索的有用在线样本变得有用。本研究提出了一种新的基于LVM的监控框架,该框架利用加权策略和最大似然法的交互来提高在线信息的监控性能。关键思想是将加权向量集成到有助于故障检测指标的分量中,以实现更有效的在线故障信息提取。我们使用最大似然比来优化加权向量,并据此构建新的故障检测指标。数值例子和三相流设施的案例研究证明了我们方法的有效性。

  • 2024-11-01
  • 阅读378

中国数字孪生行业研究报告

本报告为行业图谱研究之计算机科学系列中的课题:中国数字孪生行业研究报告。数字孪生技术,作为一种前沿技术,实现了将物理实体在虚拟空间中的精确映射,形成了一种被称为“数字双胞胎”的存在。这一技术利用物联网技术,实现了数据的实时双向交换,使得虚拟实体能够全面反映其对应物理实体的生命周期,从而在集成底层数据信息的基础上,支持仿真预测和优化决策。数字孪生技术起源于美国航天与军事领域,后被通用电气首次应用于工业生产。在西门子、达索等巨头的推动下,该技术从美国扩散到欧洲。随着人工智能、物联网、虚拟现实等技术进步和元宇宙概念兴起,数字孪生技术不断完善,在城市管理、智慧工业、自动驾驶测试及医疗等领域展现出巨大应用潜力,成为推动各行业数字化转型与升级的重要支撑技术。

  • 2024-10-31
  • 阅读380

数字孪生智慧运维赋能工程

传统软件工程只关注软件自身功能的正确性,不关注其输出结果与用户行为符合度的问题,使得BIM软件输出的BIM模型不可信,品质缺乏保障,在模型交付和传递等环节都无法按照预期目标实现。

  • 2024-11-05
  • 阅读261

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285

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423

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432

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564
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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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