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终于把transformer算法搞懂了

Transformer 模型因其强大的性能和灵活性,广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉等领域,并成为现代深度学习的重要基石。

  • 2025-02-05
  • 阅读218

基于多关联层网络半监督方法的行星齿轮箱故障诊断

振动信号通过进一步提取敏感特征,可以有效地代表设备故障信息,用于故障诊断。然而,传统的监督诊断需要大量的标记样本,特征提取和选择主要是人工完成的,成本高,耗时长。 深度学习(Deep Learning,DL)可以自动提取故障敏感特征,有效提高故障诊断的识别率,而半监督学习(Semi-Supervised Learning,SSL)可以将标记和未标记的数据一起训练模型,提高识别准确率。

  • 2025-02-11
  • 阅读337

研究梳理与未来展望‖机械故障诊断深度学习方法总结

在设备的故障检测中,有约30%-40%的设备故障是由轴承故障引起的,因此本文将列举有关检测轴承故障使用到的相关数据集,模型和算法。

  • 2025-02-12
  • 阅读277

山东科技大学轴承齿轮数据集介绍

山东科技大学(Shandong University of Science and Technology, SDUST)旋转机械传动部件故障植入试验台如图1所示,是由镇江天语科技有限公司加工制造

  • 2025-02-12
  • 阅读395

设备关键指标—MTBF和MTTR

提到企业的设备关键指标,很多人就会想到MTBF和MTTR,我们来聊一聊MTBF和MTTR是什么,在设备管理工作中又是如何应用的。

  • 2025-02-23
  • 阅读298

汽轮发电机组摩擦振动的诊断

动静摩擦是机组比较常见的一种振动现象。特别在新机投产或大修后,因为这个阶段动静间隙需要有一个磨合过程。这个阶段如果发生振动不稳定,应该将动静摩擦作为一个重点进行排查。

  • 2025-02-25
  • 阅读306

汽轮机现场动平衡一次加准法的实践

随着电力需求的增长,大容量机组的数量日趋庞大,机组轴系越来越复杂,振动问题也越来越突出。大机组进行振动的动平衡处理,需要启动整套汽轮机、锅炉及相关辅助设备,每次启动至少要4个小时以上,按照常规的动平衡过程,一般要启停3次以上,在整个过程中,机组基本都处于烧油状态,仅燃油消耗就达数百吨,短期内的反复启停机对整个机组系统也是很大考验。因此,在动平衡处理中,都力争能用最少的启停次数将振动降低到满意的范围内。一次加准法力求将动平衡所需要的启停次数降低到最少,节约启动费用和开机时间,这对大型机组来说具有非常可观的经济效益。

  • 2025-02-25
  • 阅读370

清华大学任一夫教授报告|面向电气设备智能故障诊断的故障样本迁移增强方法研究

清华大学任一夫教授报告 | 面向电气设备智能故障诊断的故障样本迁移增强方法研究

  • 2025-02-28
  • 阅读623
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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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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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