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TSA频谱图与Circular图

几台风电机组高速轴端振动信号的TSA阶比谱与Circular图对比,Circular图不规则的风机对应的高速轴齿轮啮合状态都不佳。

  • 2023-03-02
  • 阅读1573

基于MATLAB的变速故障信号仿真代码

基于MATLAB的变速故障信号仿真代码 前言 一、仿真的方程 二、仿真效果图 三、完整代码下载

  • 2023-03-01
  • 阅读1725

(阶次分析、阶比追踪)故障诊断之基于振动信号的阶比谱分析

前言 一、阶次分析是什么 二、阶次分析的基本原理 三、基于加拿大渥太华数据进行分析 1.数据下载链接: 2.数据说明 四、变速的故障信号仿真模拟 五、MATLAB代码分析: 六、相关代码 参考文献

  • 2023-03-01
  • 阅读1530

TT变换结合计算阶比跟踪的滚动轴承时变微弱故障特征提取

为解决变转速工况滚动轴承微弱故障特征难以提取的问题,提出了时时(time-time,TT)变换结合计算阶比跟踪(computed order tracking,COT)的滚动轴承时变微弱故障特征提取方法。首先对变转速状态的轴承微弱故障信号进行时时变换,得到反映故障信号二维时时特征的TT变换矩阵。为消除TT变换矩阵的冗余性,提出了基于峭度准则的奇异值分解(singular value decomposition,SVD)方法对TT变换矩阵降噪。然后对降噪后的TT变换矩阵实施TT反变换,获取滚动轴承时变故障特征增强信号。最后对增强信号进行COT分析得到其包络阶比谱,从而提取滚动轴承的故障特征阶次。对仿真信号和实验测试信号进行分析验证,均实现了滚动轴承变转速工况故障类型的精确识别,分析效果优于包络阶比谱方法,证明了该方法的有效性。

  • 2023-03-01
  • 阅读1584

德勤-2023全球人力资本趋势(中文)-2023-83页

在过去的一个世纪里,我们一直被一种机械的工作观念所支配。我们假定工作是固定的、可重复的,能够轻易地被拆分成离散的任务,并据此划分工作岗位。工作转型的重点是成本和效益——如何通过更快、更有效的方法来实现目标。但近年来,企业和员工面临着以往任何时候都更为严峻的停顿和混乱,让这种传统的工作观念受到了前所未有的挑战。

  • 2023-03-01
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机械加工中获得工件尺寸精度的方法

机械加工中获得工件尺寸精度的方法,主要有以下几种:(1)试切法即先试切出很小部分加工表面,测量试切所得的尺寸,按照加工要求适当调刀具切削刃相对工件的位置,再试切,再测量,如此经过两三次试切和测量,当被加工尺寸达到要求后,再切削整个待加工表面。

  • 2023-03-02
  • 阅读1523

机械加工设备危险有害因素

本标准规定了机械加工设备危险与有害因素的分类方法和范围。 本标准适用于金属切削机床、锻压设备、铸造设备、焊接设备、起重设备。

  • 2023-03-02
  • 阅读1595

网络立法白皮书(2022年)

网络立法白皮书(2022年)网络立法白皮书(2022年)网络立法白皮书(2022年)网络立法白皮书(2022年)网络立法白皮书(2022年)

  • 2023-03-01
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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