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智慧水务白皮书2023

数字经济正在强势崛起,已成为未来经济发展的主要动力,如何在未来10年最大化收获数字化溢出带来的经济增长硕果,成为各行各业都非常关心的话题。如何利用新一代ICT信息技术,实现以创新为核心的数字化转型是水务未来发展的重要途径。

  • 2024-05-08
  • 阅读531
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  • 18页
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卷积核的基本概况

在机器学习篇章中,我们简单介绍了卷积核,今天,我们借助知乎的一篇文章,梳理一下对卷积核一些基本情况。

  • 2024-05-07
  • 阅读266

时变转速和强噪声背景下的未知轴承故障诊断

在时变转速条件下,轴承振动信号表现出很强的非平稳性。此外,微弱的轴承故障特征往往淹没在强背景噪声中。如何从非平稳振动信号中准确提取未知故障特征是轴承故障诊断的首要问题。

  • 2024-05-07
  • 阅读272

齿轮故障模型和基于动力学的齿轮故障检测建模—综述

齿轮系统状态监测的主要目的是,在故障发生之前,通过检测部件(例如轮齿)的劣化,促进基于状态的维修(CBM),故障可能导致整个齿轮系统故障,并降低系统可用性。振动监测的作用是检测与结构完整性或振动状态变化相关的任何振动

  • 2024-05-07
  • 阅读328

使用多尺度熵和主成分分析通过电机电流特征分析监测齿轮退化

本文描述了一种利用驱动齿轮箱的感应电机测得的相位电流来识别局部轮齿缺陷(如点蚀)的方法。基于多尺度熵(MSE)算法SampEn的一种新的异常检测工具,它允许在多个时间尺度上识别信号中的相关性。电机电流特征分析(MCSA)结合主成分分析(PCA),并将观察值与使用名义健康数据建立的模型预测值进行比较。仿真结果表明,该方法能够检测电流信号中的齿轮点蚀。

  • 2024-05-07
  • 阅读295

基于深度学习的故障诊断综述

深度学习的必要性:智能制造背景下,机械设备趋于复杂庞大,海量、多源、高维度、非结构的工业数据给系统管理监测带来更大难度,设备的故障诊断与预测更显重要。传统故障诊断与预测方法难以建立准确的数据模型,在设备故障诊断预测应用方面受到很大局限,深度学习以其强大的自主学习非线性数据表示和模式识别的能力在许多领域都有重大突破,在工业设备的故障诊断与预测领域也得到广泛关注。

  • 2024-05-07
  • 阅读713

综述之不同传感器的轴承故障信号检测方法(一)

轴承广泛应用于经济的各个领域。在国民经济中,他们主要涉及农业、采矿业、制造业、电力、热力、水生产和建筑业、交通运输、邮政服务等许多行业。它们用于汽车、农业机械、工业生产(加工工具)、矿山钻机、制造业纺织机械、建筑业起重机、各种传动装置等。轴承行业作为机械工业的基础和支柱,其发展水平往往代表或制约着一个国家机械工业及其他相关产业的发展水平。

  • 2024-05-07
  • 阅读254

齿轮振动故障症状特征分析与解决处理方法

1、正常状态频谱显示1X和2X转速频率和齿轮啮合频率GMF。 2、齿轮啮合频率GMF通常伴有旋转转速频率边带。 3、所有的振动尖峰的幅值都较低,没有自振频率。

  • 2024-05-07
  • 阅读235
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中国债券市场概览(2025年版)

对外开放稳步推进,制度框架也逐步完善。中国债券市场已成为全球第二大债券市场。 债券市场的重要性日渐凸显。党的二十大报告提出,要健全资本市场功能,提高直接融资比重。2023年中央金融工作会议指出,要促进债券市场高质量发展。党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》提出,加快多层次债券市场发展。“十五五”规划建议提出,积极发展股权、债券等直接融资,稳步发展期货、衍生品和资产证券化。

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2026年证券行业策略报告:券商新周期:盈利上行、格局进化与低估值修复

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