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融合物理知识的数据驱动方法——飞机发动机全生命周期退化监测

飞机发动机性能的下降需要实时监控。因此,本文提出了一种实时性能退化监测方法,包括用于原始发动机性能预测的基线状态(BLS)模型和用于持续发动机性能预测的实时模型。两种模型均基于LSTM,并与发动机物理拓扑集成;为了抵消模型训练期间不同发动机状态之间的数据分布差异,本文提出了一种数据增强方法。在案例验证中,采用了发动机运行600小时的数据,以推力作为目标监测参数。初始50小时数据集涵盖了随后550小时的整个工况范围,并作为两个模型的训练数据集。试验结果表面,BLS模型在最初50小时内实现了平均绝对相对误差 (MARE)低于0.5%,最大绝对相对误差(Emax)低于8%。同时,实时模型在接下来的550小时内的MARE低于0.7%,Emax低于10%。本研究在与传统方法的实时推力衰减的比较中凸显了该方法的可行性和优势。

  • 2024-08-31
  • 阅读980

用于预测和健康管理的类ChatGPT大型基础模型:综述和路线图

预测性维护和健康管理(PHM)技术在工业生产和维护中至关重要,能够识别和预测潜在的设备故障和损坏。这有助于实施主动维护措施,提高设备可靠性,降低生产成本。最近,基于人工智能(AI)的PHM 方法取得了显著成就,并在铁路、能源和航空等各个行业中得到广泛应用,用于状态监测、故障预测和健康管理。ChatGPT 和 DALLE-E 等大规模基础模型(LSF-Models)的出现标志着 AI 从 AI-1.0 进入 AI-2.0 的新时代,深度模型从单一模态、单一任务和有限数据的研究范式迅速演变为多模态、多任务、海量数据和超大型模型范式。ChatGPT 代表了这一研究范式的里程碑成就,由于其出色的自然语言理解能力,为通用 AI 带来了希望。然而,PHM 领域在应对这一重大变化方面缺乏共识,需要系统的综述和路线图来阐明未来的发展方向。因此,本文阐述了 LSF-Models 的关键组成部分和最新发展。然后,本文系统地回答了如何构建适用于 PHM 任务的 LSF-Models,并概述了这一研究范式所面临的挑战和未来的发展路线图。

  • 2024-09-01
  • 阅读1247

基于深度隐变量状态空间模型的轴承退化预测

滚动轴承是机械传动设备的核心部件,预测其退化趋势对于保障设备的安全稳定运行至关重要。目前,大多数基于状态空间模型(SSMs)的轴承退化预测方法都采用线性函数或简单的非线性函数(如指数函数、幂函数)来建立状态和测量方程。然而,这些方法无法适应实际应用中复杂多变的非线性退化过程。针对这一问题,论文开发了一种基于深度隐变量的状态空间退化模型,并将其应用于轴承退化预测。所提方法继承了状态空间模型的优点,能够以结构化的方式对不确定性进行建模。此外,通过引入微分预变换,进一步提高了模型的长期预测性能。为了验证提出模型在预测轴承退化方面的有效性,论文使用了PRONOSTIA平台的轴承数据集和真实的风力涡轮机轴承数据进行了实验。实验结果表明,论文所提方法在轴承退化预测精度方面优于现有方法,充分证明了模型的优越性能。

  • 2024-09-01
  • 阅读1294

综述|旋转机械复合故障诊断的现状、挑战与机遇

复合故障作为导致旋转机械非预期停机的主要故障,大大增加了故障诊断的难度。为了解决复合故障诊断( CFD ,compound fault diagnosis)的现实难题,近年来,来自工业界和学术界的研究人员和工程师们已经取得了许多重大突破。不可否认,许多著名的研究人员对故障诊断进行了系统的研究。然而,先前的综述文章更多关注单个或独立故障的故障诊断,导致CFD仍然缺乏全面的调研。因此,为了满足上述要求,有必要对旋转机械复合故障的故障诊断方法或算法进行深入的综述,并揭示潜在的挑战与机遇,这将引导和激励读者致力于提升故障诊断技术的有效性和实用性。具体来说,实现复合故障识别的方式,详细介绍了CFD方法的相关背景,包括相关定义和一种新的分类方法。然后,基于过去几十年的相关出版物,对CFD的最新应用进行了综述。最后,总结了实现CFD在故障诊断中的挑战和机遇,并给出了本综述的结论。我们相信,这篇综述文章可以从不同的方面为潜在的读者和经验丰富的研究人员提供一个系统的CFD指南。

  • 2024-09-01
  • 阅读1369

异常值数据预警分析

当数据量大了、数据指标多了之后,每天的精力除了看数据还有很多其他的事情要做。就需要在整个运营状态稳定后,有一套自动识别异常数据并进行预警的机制。会对我们设定的规则,如果出现异常情况,就通过机器人的形式进行预警通知。然后运营人员再去核实并根据实际情况迭代规则。这一套机制可以称为异常值数据预警分析。

  • 2024-08-30
  • 阅读551

杜志叶教授:海缆瓶颈段多物理场耦合机制及数值模拟方法研究

2024年6月6日,中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。会上,武汉大学电气与自动化学院电气工程系副主任杜志叶教授作了“海缆瓶颈段多物理场耦合机制及数值模拟方法研究”的特邀报告。征得杜教授同意,特与您分享!

  • 2024-09-02
  • 阅读618

衡益教授:面向多学科交叉融合的高性能多物理场智能仿真分析与设计平台

2024年6月6日,中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。会上,中山大学衡益教授作了题为“面向多学科交叉融合的高性能多物理场智能仿真分析与设计平台”的特邀报告。征得衡教授同意,特与您分享!

  • 2024-09-02
  • 阅读652

基于模型预测控制的牵引电机高鲁棒性故障诊断技术

基于模型预测控制的牵引电机高鲁棒性故障诊断技术

  • 2024-08-30
  • 阅读485
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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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