在工业生产和设备运行中,故障的发生往往会导致巨大的经济损失和安全隐患。因此,准确的故障预测对于保障设备的可靠运行、提高生产效率具有至关重要的意义。残差分析作为一种有效的故障预测方法,通过对模型预测值与实际观测值之间的残差进行分析,能够及时发现设备运行中的异常情况,为故障预测提供有力支持。本文将详细阐述残差分析的原理、实现方式以及在故障预测中的应用。
发展中世界工程技术院院士、华南理工大学陈皓勇教授作了题为“电力鸿蒙助力新型电力系统建设”的报告。征得陈教授同意,特与您分享。
许继电气股份有限公司党委委员、副总经理樊占峰博士作了题为“智能微网控制保护新技术研究与应用”的报告。征得樊博士同意,特与您分享。
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时间序列预测(FTSF)是一种应用广泛的典型预测方法。传统的FTSF被视为一个专家系统,这导致其无法识别未定义的特征。上述是FTSF预测不佳的主要原因。为了解决这个问题,提出的模型差分模糊卷积神经网络(DFCNN)利用卷积神经网络重新实现了具有可学习能力的FTSF。DFCNN能够识别潜在信息并提高预测精度。得益于神经网络的可学习能力,在FTSF中建立的模糊规则的长度被扩展到专家系统无法处理的任意长度。同时,由于非平稳时间序列的趋势,FTSF通常无法实现令人满意的非平稳时间系列性能。非平稳时间序列的趋势导致FTSF建立的模糊集无效,导致预测失败。DFCNN利用差分算法削弱非平稳时间系列,使DFCNN能够以较低的误差预测非平稳时间串,而FTSF无法以令人满意的性能进行预测。经过大量实验,DFCNN具有良好的预测效果,领先于现有的FTSE和常见的时间序列预测算法。最后,DFCNN为改进FTSF提供了进一步的思路,并具有持续的研究价值。 关键词:卷积神经网络、深度学习、预测、模糊时间序列。
近日,《数字化转型》2024年第1期刊发信息技术发展司文章《构建重点行业“一图四清单”推动制造业数字化转型走深向实》。 本文介绍了推进制造业数字化转型的主要挑战,总结了以场景为切入点解决制造业数字化转型的整体问题,并提出了“一图四清单”的主要思路和作用。建议各级主管部门、产学研用各界依托“一图四清单”理清数字化发展路径,完善政策指引,优化资源要素配置,科学开展诊断评估,以“一链一策”“一业一策”“一企一策”引导各界明确转型方向,实现“点-线-面”分类推进数字化转型。以“一图四清单”凝聚发展共识,健全体系建设,促进供需对接,为构建现代化产业体系夯实基础。
到目前为止,人们已经探索和开发了多种形式的电能储 能方式,主要有:机械储能、化学储能和电磁储能等 机械储能:弹性储能、液压储能、抽水蓄能、压缩空气储 能、飞轮储能 化学储能:铅酸电池、氧化还原液流电池、钠硫电池、锂 离子电池 电磁储能:超导储能、超级电容储能
当前我国企业管理面临的问题 (1)生产上所需要的原材料不能准时供应或者供应不足; (2)零部件生产不配套,积压严重; (3)产品生产周期过长,劳动生产率下降; (4)资金积压严重,周转期长; (5)市场和客户需求多变、快速,使企业的经营和计划系统难以适应。
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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,
全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)
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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