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数据挖掘技术在旋转机械故障部位诊断中的研究与应用

旋转机械是机械设备中最常见的机械系统,对旋转机械的故障诊断一直是一个热门的研究方向。振动是造成结构疲劳和机械故障的最主要的因素,旋转机械的振动会引起磨损,性能下降以及旋转部件的失效,直至造成重大经济损失或人员伤亡。对结构复杂的转子系统而言,其振动信息在传递过程中往往变得难以识别,而且实践中也很难寻找到信号的特征信息与设备故障的一一对应关系,因此利用常规的故障诊断技术来实现复杂设备故障的确诊较为困难。随着数据库技术在状态监测和故障诊断系统中应用规模、规范和深度的不断扩大,企业积累的设备监测数据越来越多,激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,为基于数据分析的数据挖掘技术提供了有利条件。在数据挖掘算法中,分类与回归树(CART)算法以其高速、高准确率、鲁棒性好和直观的分类规则广泛应用于人工智能领域。在CART被提出的三十多年中,已有优化算法针对其分类准确率进行了改进,相关算法被应用于故障诊断中并带来了突破性的进展。

  • 2021-07-01
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面向切削过程在线监测的多传感器集成式智能刀柄研究

智能制造是“中国制造 2025”的主攻方向,而发展面向智能制造的智能产品和智能装备是其中一项重要的战略举措。对制造企业而言,各类智能传感装置能够为切削过程智能监测提供多参数信息,是实现生产自动化,提高加工效率和产品质量,以及降低生产成本的重要基础。因此,开展满足应用需求的智能传感产品设计与监测技术研究,对推动智能制造技术发展具有重要意义和应用前景。针对切削过程多参数信息检测需求和目前传感装置的不足,本文开展了多传感器集成式智能刀柄研究,研制了一种可实现切削过程多维切削力和切削振动同时测量的无线智能刀柄,并基于其开展了切削过程刀具磨损状态在线监测技术研究。

  • 2021-06-29
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工业互联网平台的演进路径、核心能力建设及应用推广

发展工业互联网平台是构筑现代化产业体系的重要支撑,也是加快制造强国和网络强国建设的关键抓手。针 对我国工业互联网平台在建设探索期面临的发展路径不清、核心功能不明确和规模化应用难度大等挑战,首先提出工业互联网平台成熟度演进路径,将平台分为建设起步、功能完备、应用拓展、专业深耕和生态繁荣5个发展等级;其次,从技术和管理两个层面入手,明确推动平台迭代演进应着力建设的5项核心功能,以及应遵循的6方面运营管理要点;最后,针对平台应用推广,进一步为政府、行业组织、企业和研究机构等主体提供相关对策建议。

  • 2021-04-17
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自动驾驶专题研究报告:自动驾驶产业链全梳理

2021年自动驾驶正加速向L3买进。2020年L3级 自动驾驶开始普及已成为行业共识。2021年作为自动驾驶技术进入L3等级的元年,是自动驾驶技术发展的重要节点。 全球自动驾驶迈入商用探索新阶段。我们预计2024年全球L1-L5级自动驾驶汽车出货量有望突破5000万.据百度Apollo智能交通白皮书,预计2035年后可完全实现无人驾驶。

  • 2021-04-16
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《厚积薄发,重塑韧性:中国商业地产物业与资产管理白皮书》

中国商业地产物业与资产管理行业正处于多个关键脉络转变的交 叉路口――除了面对资本市场的冷却,行业也同时面临着租赁市场 下行和建筑资产楼龄增长的挑战。此时此刻,正是我们做出思考和 沉淀的时机。基于丰富的业务经验、最佳实践及国际视野,仲量联行 将致力于引领商业地产行业在不确定的环境中塑造资产韧性,探索 革新路径,寻求破局之道。

  • 2024-11-01
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中小企业政策法规汇编

中小企业是国民经济和社会发展的生力军, 是扩大就业、改 善民生、促进创业创新的重要力量,在稳增长、促改革、调结构、 惠民生、防风险中发挥着重要作用。党中央、国务院高度重视中 小企业发展, 在财税金融、营商环境、公共服务等方面出台一系 列政策措施,取得积极成效。

  • 2021-12-17
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基于改进海鸥算法的磁流变减振器模型辨识_史文库

本文提出了一种磁流变减振器Bouc-Wen滞回模型参数的识别方法。基于新型元启发优化算法-海鸥算法,对描述磁流变减振器非线性力学特性的模型参数进行拟合识别,通过引入基于透镜折射成像的反向学习模型,改善了海鸥算法陷入局部最优的问题。该参数辨识方法计算结果准确,计算过程简单,计算结果鲁棒性强。通过对多工况下磁流变减振器力学特性试验数据进行拟合计算,建立模型参数与控制电流之间的关系,进而建立包含控制电流的磁流变减振器多工况通用模型,为磁流变减振器半主动悬架提供准确的控制模型。

  • 2021-04-19
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中国电子制造业数字化转型短报告

头豹研究院电子制造行业2021年中国电子制造业数字化转型短报告25页

  • 2022-03-12
  • 阅读399
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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