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智能化地铁运维平台

西安地铁(Xi'an Metro)，依据《西安市城市轨道交通运营条例》，正式名称为“西安市城市轨道交 通系统”(Xi'an Metropolitan Transit Railway System)，于2006年9月29日开工建设，2011年9月16 日投入运营。目前运营2条线路（1号线和2号线）、运营里程52.2千米，共设车站39座。2号线线路北 起位于未央区的西安火车北客站，南至位于长安区的韦曲，将西安市南北中轴线上的龙首原、钟楼、小 寨及航天城等商圈紧密联系起来，1号线西起西大门的后卫寨，东至纺织城，串起了西安市东西中轴线 上的三桥、土门、五路口、康复路、纺织城，目前日均客流量90万人次左右。

  • 2021-04-09
  • 阅读970
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5G智慧园区整体架构方案（ppt）

5G智慧园区整体架构方案（ppt）

  • 2021-07-16
  • 阅读967
  • 下载11
  • 11页
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信捷云平台——云智造用户手册

信捷云平台依托产品多年深耕行业和广泛应用为基础，面向远程数据采集的行业应用平台，涵盖功 能包括设备接入、设备管理、数据存储、数据展示、数据分析、用户管理等部分。 平台免编程，免安装软件、无需专业技能、可快速便捷实现产品与系统的联接，打造专属物联平台。 无论何时通过 WEB、APP 实现对设备的远程数据监测、参数设置和功能控制。

  • 2021-04-16
  • 阅读966
  • 下载2
  • 57页
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基于物理信息残差网络的滚动轴承故障诊断

近年来学者们开发了多种用于机器状态监测的深度学习方法，在轴承故障诊断方面取得了令人瞩目的成功。尽管能够有效地诊断轴承故障，但大多数深度学习方法都非常依赖大量的数据，在工业应用中并不总是可获取到的。在实际工程中，轴承通常安装在经常发生速度和负载变化的旋转机械中，导致难以在所有操作条件下收集大型训练数据集。此外，在大多数深度学习算法中，物理信息常常会被忽略，有时会导致生成的结果不符合物理定律。为了应对这些挑战，本文提出了一种新的物理信息残差网络（PIResNet），用于学习嵌入在训练和测试数据中的底层物理信息，从而为不完美的数据提供符合物理规律的解决方案。在所提出的方法中，首先采用物理模态特性主导生成层来生成模态特性主导特征。然后，构建域转换层，以实现在不同运行速度条件下提取能够判别轴承故障的特征。最后，建立了一个并行双通道残差学习架构，可以自动提取轴承故障特征。使用可变运行速度和可变负载以及时变运行速度下的实验数据集进行验证，证明了PIResNet在非平稳运行条件下的优越性。

  • 2024-09-27
  • 阅读963

杨建高工：基于WT-CNN-BiLSTM模型的日前光伏功率预测

光伏功率的准确预测对于电网的安全稳定和经济运行具有重大意义。为此，提出了一种日前光伏功率预测方法，利用小波变换（wavelet transform，WT）将数值天气预报数据（numerical weather prediction，NWP）和光伏功率数据分解为具有时间信息的频率数据，消除数据信息中随机性和波动性对预测精度的影响，利用卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）模型深度挖掘输入数据的季节性特征和空间关联特性，利用双向长短期记忆网络（bi-directional long-short term memory，BiLSTM）模型获取输入数据序列的时间相关性，构建基于WT-CNN-BiLSTM的日前光伏功率预测模型。以某一光伏电站为计算对象，在不同季节和气候条件下对比分析WT-CNN-BiLSTM模型、CNN-BiLSTM模型、LSTM（long-short term memory）模型、GRU（gated recurrent unit）模型以及PSO-BP（particle swarm optimization-back propagation）模型的预测结果，计算结果表明WT-CNN-BiLSTM模型的预测精度高于其他模型的预测精度。

  • 2024-10-09
  • 阅读962

AI智能机器人ppt模板

以研究和开发用于模拟、研究和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术学科。

  • 2021-04-14
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DTCC2016-【友盟+】张金

创造性人工智能在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。

  • 2022-02-11
  • 阅读957
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用于非线性工业过程故障检测的尖峰自动编码器

近年来，人工神经网络因其构建具有不同程度非线性的灵活模型和有效处理大规模数据的卓越能力，在冶金、化工和机械制造业的过程监测中得到了成功的应用。然而，由于神经网络训练和初始化的高昂成本，该模型的独特性降低，导致故障检测性能更加波动。为了缓解这个问题，并受到生物神经元发射尖峰以传输信息的方式的启发，尖峰神经元被用于构建尖峰神经网络，将参数优化从传统的全局参数调整转变为两阶段分层过程。基于此，构建了类abrain离散模型的脉冲自动编码器（SNNAE）。通过数值算例，首先将SNNAE的训练过程与具有相同结构的人工神经网络的训练过程进行了比较，结果表明SNNAE在处理高度非线性数据方面具有更高的效率和精度。为了衡量其在故障检测中的有效性，然后通过相同的数值例子和三相流过程将SNNAE与最先进的方法进行比较，表明其能够显著提高非线性过程中的过程监测性能，同时显著降低其波动。关键词：人工神经网络、尖峰神经网络、故障检测、非线性过程、性能波动

  • 2024-10-04
  • 阅读957