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基于数字孪生的滚动轴承健康状态预测

《基于数字孪生的滚动轴承健康状态预测》提出一种基于数字孪生的滚动轴承剩余寿命实时预测方法—— (1)基于数字孪生的数字化技术手段获取滚动轴承的实时感知信息,从而建立考虑实时工况变化的滚动轴承数字孪生模型。 (2)通过非线性布朗运动建立考虑测量误差的剩余寿命预测模型。 (3)采用极大似然估计方法求解模型中的未知参数,并利用贝叶斯理论实时更新参数,从而对滚动轴承的剩余寿命进行实时预测。 (4)通过滚动轴承的全寿命周期信息分析验证了该方法的可行性和有效性。

  • 2024-05-06
  • 阅读766

数字孪生支持下的设备故障预测与健康管理方法综述

故障预测与健康管理(PHM)是设备运行维护管理的有效方法,在多行业得到推广和普及。 传统PHM方法有基于经验模型的方法、基于数据驱动的方法和基于物理模型的方法。但这些方法存在着不少的局限性。

  • 2024-05-06
  • 阅读1297

一种机械设备故障诊断的FD-Transformer方法

基于注意力机制的Transformer模型有着优于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的特征提取能力且在自然语言处理及计算机视觉领域都得到成功的应用。 《一种机械设备故障诊断的FD-Transformer方法》提出一种用于机械设备故障诊断的Transformer方法(fault diagnosis-Transformer,FD-Transformer): 1、对原始振动信号利用Dropout技术进行数据增强,提高模型的泛化能力; 2、利用多通道一维卷积进行数据处理并得到矩阵形式; 3、利用Dense连接的Encoder 结构进行机械设备的故障特征提取; ?4、利用分类模块得到故障诊断结果。

  • 2024-05-06
  • 阅读878

基于深度学习的旋转机械大数据智能故障诊断方法

为了更加有效的从多传感器原始故障数据中提取出故障特征,解决单一诊断算法提取时序数据特征时的信息丢失问题,提出了一种基于改进 LSTM-GCNN 的深度循环卷积神经网络新算法用于机械装备大数据的故障智能诊断。

  • 2024-05-06
  • 阅读777

基于图卷积网络的轴承故障诊断

针对基于图卷积网络(GCN)的故障诊断方法大多默认节点间的权重相同、导致诊断精度较低与鲁棒性较差的问题,提出了一种基于欧式距离和余弦距离的 GCN 故障诊断方法(EC-GCN)。

  • 2024-05-06
  • 阅读705

综述|基于电流特征的电机故障诊断研究进展—轴承

现代经济依赖于制造业、能源、石化、制造业、能源、石化、交通运输和国防装备的可靠、不间断运行。实施故障预测与健康管理(PHM)技术是保证设备安全运行的重要方向。成本低、经久耐用、功率重量比高、能量转化率优异的电机逐渐成为各行业的核心驱动设备。电机故障普遍存在,因此状态监测和故障诊断至关重要。恶劣的工作环境和频繁的负载变化是电机故障的主要原因。电机故障或突然停止服务可能会严重危及整个生产系统的安全,除电动机本身受到伤害外,还会造成重大的生产损失。因此,需要对电机进行及时的状态监测和故障诊断,防止意外事故的发生。及时评估电机还可以实现最佳维护策略的调度,例如何时更换关键部件,最大限度地提高可用性,最大限度地减少停机时间,并最大限度地降低维护成本。

  • 2024-05-06
  • 阅读907

西交赵志斌论文推荐-旋转机械智能诊断的深度学习算法

本文详细评估了深度学习(DL)模型在旋转机械智能诊断中的应用,旨在通过深度学习技术改善旋转机械故障的诊断准确性和可靠性。作者通过分析不同数据集和超参数推荐使用的问题,并且因公开源代码的缺乏导致不公平的比较和效果提升无效,进行了综合性评价。通过使用四种模型(多层感知器MLP、自动编码器AE、卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN)和七个数据集进行基准研究,旨在为旋转机械的智能诊断提供一个基准研究。

  • 2024-05-06
  • 阅读831

简谈央企数科公司的真实情况

在去年的年初写过《98家央企集团总部信息化部门设置概览》后(2023年一年有部分变化),有朋友提议我写写央企数科公司,但考虑到央企数科公司涉及的内容非常非常多,不容易写,就一直没有动笔。大概从几个月前开始,网上陆续有了一些关于央企数科公司的文章,但发现其中部分文章的较多内容不甚准确,一定程度上加剧了信息不对称,所以准备也写一些相关内容,本次先简单谈谈基本情况。

  • 2024-01-30
  • 阅读1831
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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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