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PID应用及参数整定方法

PID应用及参数整定方法

  • 2025-07-11
  • 阅读1017

行业大模型平台建设框架、关键技术及应用实践

我国钢铁工业是国民经济的重要基础产业,是国家经济建设的中流砥柱,是建设现代化强国的重要支撑。钢铁工业历经起步时期、加速时期、高速时期和全面发展时期,目前进入周期性调整阶段,呈现“三高三低”的复杂局面,表现为高产出、高成本与高排放并存,同时遭遇低需求、低价格和低效率的挑战,面临着阶段性供需矛盾加大、行业利润下降等困难。传统的生产管理和调度方法已难以满足当前高效、低碳生产的需求,为钢铁行业的智能化转型带来了新的机遇和挑战。钢铁流程行业亟需通过提高生产质量、降低生产成本、提升生产效率,来应对复杂的生产与管理挑战。

  • 2025-07-15
  • 阅读793

基于大模型和Web3.0的工业元宇宙智能制造平台

工业元宇宙是新一代数字技术的重要组成部分,被视为实现工业生产数字化转型和智能化提升的关键途径,通过构建基于大模型和 Web3.0 的工业元宇宙智能制造平台,可以实现对工业生产的全流程、全方位、全维度的数字化管理,提高工业生产的效率、质量、安全和可持续性,增强我国工业领域的国际竞争力和影响力。

  • 2025-08-12
  • 阅读686

光伏高比例接入应对技术白皮书-固德威

新型电网是以光伏发电、风力发电等新能源和火力发电等传统能源结合的形式,由于新能源具备随机性、波动性和间隙性,导致了新型电力系统呈现出“一低、两高、双峰、双随机”的特点,即低系统转动惯量、高比例新能源和高比例电力电子装备、夏冬负荷双高峰、发电出力和用电负荷双侧随机波动,给电力系统稳定运行带来了挑战。

  • 2024-12-30
  • 阅读467
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  • 20页
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大型集团企业维抢修机构标准化管理手册与标准

大型集团企业维抢修机构标准化管理手册与标准

  • 2025-02-23
  • 阅读445

【InformationSciences】基于深度网络的少样本非线性过程监测的域自适应

在当前的工业过程中,多种模式无处不在,不同模式中包含的历史数据量可能会有很大差异。在为特定模式构建故障检测模型时,数据不足很容易导致冷启动问题。为了解决这个问题,在考虑多种模式之间的相似性和差异性的同时,提出了一种基于特征分离的域自适应深度模型,用于少样本的非线性过程监测。该模型从模式中提取共同特征,并通过将领域知识从源转移到共同特征来弥补数据不足。另一方面,为了避免只关注共同特征而丢失有用信息,该模型还提取了目标域的特定特征。因此,在考虑目标域的特定特征的同时,借助域自适应提高了监测性能。此外,设计了三个检测指标,分别监测公共特征子空间、特定特征子空间和残差子空间。这样做的好处是,当故障发生时,可以获得更多的诊断信息。通过数值例子和实际工业加氢过程对提出的方法进行了测试,以验证检测的有效性。 关键词:故障检测、域自适应、通用功能、特定功能

  • 2024-11-09
  • 阅读535

水电站智能巡检系统监测运行与时序特征分析

[摘 要]?水电站是国家能源战略部署重要的组成部分, 水电站各组件的状态参数及运行参数的收集、分析和反馈对电站的安全稳定运行至关重要。本文针对国内大多数水电站目前采用的传统人工巡检和工业监控相结合的系统存在的人力消耗大、安全系数低, 工业摄像头易出现死角、人工监视屏幕疲劳等问题, 对已开发用于电站监测的智能巡检机器人的工作原理及在水电站内日常巡检和运行分析系统进行介绍, 并将机器人所采集到的信号分为一次状态信号、缓慢变化信号、快速脉动时序信号。针对快速脉动时序信号独有的复杂性和非线性特性, 本文将传统时频信号分析方法和非线性混沌分析方法相结合, 分析快速脉动时序信号, 得到其非线性特征与机组运行不稳定性的关联性。结果表明在智能巡检分析模块加入非线性混沌分析可以有效建立机组信号与运行状态的关系, 实现水电站实时状态监测。[关键词]?水电站; 智能巡检; 压力脉动; 混沌分析

  • 2025-01-17
  • 阅读451

普洛斯:2024物流行业:园区ESG及绿色运营白皮书(100页)

普洛斯:2024物流行业:园区ESG及绿色运营白皮书(100页),普洛斯:2024物流行业:园区ESG及绿色运营白皮书(100页)

  • 2025-02-12
  • 阅读892
  • 下载0
  • 101页
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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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