离心式压缩机在运行中可能遇到的常见故障及排除方法,涵盖了流量和压力不足、逆转、吸气压力低、分子量不符、转速低、循环量增大、压力计或流量计故障、进口导叶位置不当、防喘阀及放空阀不正常、喘振、密封间隙过大、进口过滤器堵塞、气体温度高、冷却系统故障、叶轮破损、工作条件不良、负荷过大、异常振动、夹杂物侵入、冷凝水浸入、应力腐蚀、齿轮增速器故障、轴承温度升高、油压油温异常、机组振动、轴封不良、齿轮啮合不良、地脚螺栓松动、油冷却器堵塞等多种情况,并提供了相应的解决措施。
在智能制造的背景下,工业流程变得越来越复杂,在流程、产品品种和绩效指标(PI)方面都是现代化的。近年来,性能驱动的过程监控引起了广泛关注。然而,大多数方法都需要过程变量和PI之间的时空对应,很少考虑各种PI之间的相关性。本文提出了一种基于时空特征提取的多性能指标协同监测框架。首先,考虑到PI测量中的缺失数据,开发了一种基于加权张量核范数(WSTNN)的批处理数据完成方法,该方法可以深入处理局部缺失和不完整数据问题,并为后续建模建立时空对应关系。其次,针对特定的PI,设计了一种新的典型变量分析嵌入式时空卷积网络(CVA-STCN),用于提取具有时空依赖性的PI相关特征。第三,考虑到多个PI的动态相互作用,建立了一个三阶特征张量来进行未来的融合,并通过张量分解探索了各种PI相关特征之间的相关性。最后,在几个子空间上开发了一个分层的多性能指标协同监测模型。该方法在田纳西-伊士曼工艺和实际热轧带钢工艺上得到了验证。总体而言,在更高的故障检测率和更低的误报率方面,所提出方法的监测性能优于传统方法。此外,多子空间协同监测图提供的信息可以为现场工程师提供有价值的指导。
在全球能源转型与数字化浪潮的推动下,火电厂正面临更加严峻的挑战与机遇。实现从传统运行管理模式向智能化、精细化管理的转变,已成为提升电厂经济效益和环境绩效的必由之路。围绕“基于数据挖掘的火电厂能耗分析与节能诊断服务”,我想跟大家一块探讨,如何通过数据驱动实现能效提升和智能化转型。
本期给大家推荐胡昌华教授的数字孪生智能故障诊断的最新进展综述(上)。随着工业4.0时代的到来,智能制造和数字技术迅速发展,对工业设备的稳定性、可靠性和安全性提出了更高的要求。最近,数字孪生为智能故障诊断提供了一种新的解决方案。本文将从概念、关键技术、应用场景和挑战展望等方面对数字孪生技术在智能故障诊断的发展应用进行综述。
但是目前很多企业正处于这样的一种境况,经济放缓使其能力受损,无法持续扩大其劳动力规模。面对保守的经济预测,领导者不得不重新评估他们的人才策略、整合岗位、精简流程,同时保护增长潜力。
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【AI】DeepSeek+Dify构建知识库、Agent(智能体)、工作流、聊天助手
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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
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。
当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,
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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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