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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451

根据电气特征对感应电机中的机械故障进行状态监测:不同技术的回顾

电机的状态监测是一个越来越重要的环节,因为容错系统在许多应用中已成为强制性的。就电气驱动而言,机械故障(不平衡、齿轮和轴承)的比例非常高。机械故障检测通常基于振动信号,这是一种强大而有效的技术,不过具有一定的成本和入侵性。近年来,人们已经研究了许多理论和基于信号的方法,用于通过电机信号对机械故障进行早期诊断。本文将回顾机械故障状态监测的方法,特别参考基于电信号的方法。

  • 2024-08-30
  • 阅读288

用于工业设备剩余使用寿命预测的预训练增强无监督对比域自适应摘要

工业智能的一项重要任务是准确预测工业设备的剩余使用寿命(RUl),基于数据驱动方法的RUl预测取得了巨大进展。然而,这些方法在很大程度上依赖于模型的数据表示能力和数据分布的一致性假设。在实际的工业环境中,由于不同的工作条件,工业时间序列数据表现出高维、动态和噪声的特征,这往往导致训练模型从一个环境到类似但未标记的新环境的无效转移。为了解决上述问题,本文首先设计了一个双并行时频特征提取网络,用于提取具有不同维度和重要性水平的有效时间序列特征。然后,提出了一种增强的预训练框架,该框架采用相似性对比学习来挖掘工业时间序列数据中的潜在表示信息。最后,提出了基于矩对比对抗学习的领域自适应方法,该方法在对抗学习领域不变特征的过程中保留了目标领域特有的结构信息,减轻了负迁移效应。在两个广泛认可的工业基准数据集上进行了一系列严格的实验,重点关注跨领域场景。结果表明,我们的方法在工业跨领域预测场景中取得了最先进的性能。

  • 2024-08-30
  • 阅读353

吴泳中:紧凑型多功能单级磁阀式立体磁控变压器研究

电缆的规模化使用造成电力系统中容性无功功率平衡需求增加,此外高比例新能源接入也会带来无功功率波动问题。现有无功功率补偿及无功功率发生装置占地面积较大、成本较高。通过磁控电抗器与变压器一体化结合提出了一种紧凑型多功能单级磁阀式立体磁控变压器,同时具备传统电力变压器升降压基础功能与灵活调节无功功率的能力,尤其适用于空间有限的城市变电站。对所述磁控变压器进行了有限元仿真,验证了其运行有效性。结果表明该磁控变压器的无功功率调节容量可以达到94.5 kvar,最大变比偏移量为0.439%,谐波含量仅有3.8%,节约占地面积20%,总体性能优异,可以很好地满足城市配电网无功功率补偿的需求。

  • 2024-08-29
  • 阅读457

中国数字经济发展研究报告

2024 年,是中国信息通信研究院连续发布中国数字经济发展研究报告的第 10 年。十年的积累研究,报告通过持续跟踪呈现我国数字经济发展的最新进展、剖析数字经济发展的规律特点、展现数字经济发展的行业热点等,持续助力数字中国建设。

  • 2024-08-29
  • 阅读595

具身智能发展报告

具身智能是人工智能(AI)与其他学科交叉融合发展的新范式,从字面可理解为“具身+智能”,通过给 AI 赋予“身体”,使其能够与物理世界产生交互,并在交互中主动探索世界、认识世界、改变世界。随着数字世界的 AI 算法开始展现出逼近甚至超越人类的思维能力,具身智能有望打开 AI 从数字世界到物理世界的窗口,在复杂的物理世界中进一步延伸和拓展 AI 边界,实现“知行合一”。

  • 2024-08-29
  • 阅读406

卫星通信的基础知识

卫星一般有三种分类方式, 按应用领域划分,卫星可分为通信卫星、导航卫星、遥感卫星等。全球来看,通信卫星为第一大组成(数量占比64%)。国内看来,遥感卫星为第一大组成(占比53%)。 按下游使用对象划分,卫星可分为军用卫星、政府卫星、民用卫星等。全球来看,民用卫星为第一大组成(占比72%)。国内看来,政府卫星为第一大组成(占比38%)。 按轨道高低划分,卫星可分为低轨道卫星、中轨道卫星、高轨道卫星。近年来,全球低轨道卫星发射数量高增,成为卫星发射的主要构成。

  • 2024-09-02
  • 阅读533

数据架构设计总体规划方案

在信息化现状评估中发现,企业统一数据模型缺乏、数据分析应用体系不健全、主数据管理体系不健全、数据治理体系不完善是数据架构中存在的最大问题。

  • 2024-09-02
  • 阅读336
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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