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。
数字孪生是以多维虚拟模型和融合数据双驱动，通过虚实闭环交互，实现监控、仿真、预测、优化等实际功能服务和应用需求，其中数字孪生模型构建是实现数字孪生落地应用的前提。 《数字孪生模型构建理论及应用》 ①提出了数字孪生模型“四化四可八用”构建准则，②从“建—组—融—验—校—管”6 个方面建立了一套数字孪生模型构建理论体系，并 ③结合项目以数字孪生车间为例，从车间要素实体建模、生产过程动态建模、生产系统仿真建模３个方面对数字孪生车间模型构建理论与技术开展了研究和实践。 上篇介绍了①②两部分内容，并介绍车间建模研究现状（存在问题），将在下篇继续介绍数字孪生车间模型的理论技术体系、全要素实体建模等内容。
2022年4月上线论文“机电一体化装备数字孪生机理模型构建理论研究”，这篇文章由山东大学胡天亮教授带领的团队完成。论文在综合现有机电一体化装备模型构建方法的基础上，提出了多领域、多层次、参数化、一致性的机电一体化装备数字孪生机理模型构建准则。基于所提出的模型构建准则，给出了机电一体化装备数字孪生机理模型构建方法。最后，基于Simscape语言构建了数控机床（CNCMT）多领域、层次化的一致性数字孪生机理模型，验证了所提方法的可行性与有效性。本论文建模理论和实践方案为迫切需要快速构建一致性机电装备数字孪生机理模型的研究机构奠定坚实基础。同时，本文虚拟调试应用案例的实现为基于数字孪生模型的服务分析提供了应用指导。
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。
《深度学习在机械设备诊断中的应用》分别在经典一维和二维卷积神经网络的的基础上，提出两种机械设备智能故障诊断方法，并通过凯斯西储大学轴承数据中心发布的数据集比较两种模型的性能。
如何更好地对机械故障进行预测和健康管理，是现代机械生产企业重点关注的问题，随着传感器硬件技术的发展和计算机存储技术的进步，可以对海量数据进行计算和存储，基于数据驱动的机械设备故障预测与维修技术也逐渐得到广泛应用。
故障轴承以激光蚀刻加工制作，人为在轴承上蚀刻单点缺陷模拟轴承的故障，缺陷点的大小设置（7，14，21，28）mils 四种类型。轴承振动数据使用加速度传感器进行信号采集，采样频率为 12000Point/S（12kHz）及 48000point/S（48kHz）。
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。
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本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
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1.新一代大模型的推理能力正在不断增强2.基于高质量小数据集即可训练得到某个专业领域的高性能低成本推理模型 通过智能体(AI Agent)可以基于大模型实现各种较为复杂的智能应用系统 智能体”是否会成为未“推理大模型 + 知识图谱(知识库)来AI系统开发和应用的范式?
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新一轮科技革命和产业变革迅猛发展,世界正处在一个从工业时代向信息时代加速转型的大变革时代。全球物质经济发展已经从增量阶段进入存量阶段,资源、能源和环境的刚性约束日益增强,只有深人推进信息技术和实体经济深度融合,全面加速数字化转型,大力发展数字经济,才能改造提升传统动能,培育发展新动能,开辟全球更加广阔的新发展空间。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
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