• 首页

  • 方案库

  • 工业品库

  • 招标项目库

  • 专家库

  • 人才库

会员中心
搜索
登录
注册
  • 方案名称

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文
  • 全部
  • 人气排行
  • 下载排行
  • 页数排行
  • 最新排行

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622

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1120

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727

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637

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565

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756

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694

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1673
上一页 1 …… 4344454647484950515253 下一页 共 422 条


立即登录

没有账户,需要注册

登录用户可享受以下权益
  • 免费下载方案
  • 服币提现
  • 发布方案得服币
  • 交易分成

精品推荐

2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

  • 阅读62
  • 下载1

2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

  • 阅读60
  • 下载2

中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

  • 阅读72
  • 下载0

中服云工业物联网平台数字孪生版技术原理与功能介绍

中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础,以2D/3D/GIS为核心展示形式,致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。

  • 阅读117
  • 下载4

最新上线

中服云工业物联平台火山地震监测解决方案

中服云作为国内领先的工业物联网平台厂商,其技术架构与功能特性高度适配火山地震监测场景的需求

  • 阅读24
  • 下载0

新一代人工智能发展规划__2017年第22号国务院公报_中国政府网

人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇,构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家 和世界科技强国,按照党中央、国务院部署要求,制定本规划

  • 阅读30
  • 下载0

卫生健康行业人工智能应用场景参考指引

:整合多模态医学数据,包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据,完成 不同时间点、条件下的数据对齐,构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法,提供跨模态标注算法和标注工具, 揭示跨模态数据之间的语义关联性,帮助分析其相互作用和整 合效果,提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据,提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法,对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等,以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台,促进跨学科研究团队的协作, 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具,辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。

  • 阅读45
  • 下载1

生成式人工智能服务管理暂行办法__2023年第24号国务院公报_中国政府网

 为抢抓人工智能发展新机遇,支持人工智能技术赋能智能终端产品,推动智能终端产业高质量跨越 式发展,加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区,按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求,结合我市实际,制定本行动计划

  • 阅读31
  • 下载0
  • 关于我们

    电话:029-8838-6725

  • 新闻资讯

    企业简介 新闻动态 品牌实力 代理合作 诚聘英才 联系我们

  • 中服云

  • 工业互联网风向标

  • 在线咨询

西安/北京/南京/重庆/合肥/厦门/甘肃 地址:陕西省西安市雁塔区鱼跃工业园慧康生物科技产业园7楼 电话: 029-8838-6725

版权所有 @ 中服云 陕ICP备11002812号
  • 扫码咨询

    或

    点击立即咨询
  • 客服咨询

  • 用手机扫二维码

    或

    复制当前地址

  • 问题反馈 中服大讲堂 客服电话

方案库赚钱指南