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【IEEETASE】利用工业系统中的潜在变量模型最大化异常检测性能

与传统的过程监控不同，辅助变量模型（VM）是在训练中首次学习的，然后将与提取的潜在特征和残差相关的统计数据用于在线监控。然而，这种做法忽略了建模和监控之间的动态交互，使未经探索的有用在线样本变得有用。本研究提出了一种新的基于LVM的监控框架，该框架利用加权策略和最大似然法的交互来提高在线信息的监控性能。关键思想是将加权向量集成到有助于故障检测指标的分量中，以实现更有效的在线故障信息提取。我们使用最大似然比来优化加权向量，并据此构建新的故障检测指标。数值例子和三相流设施的案例研究证明了我们方法的有效性。

  • 2024-11-01
  • 阅读340

2024中国工业AI发展洞察与展望白皮书

白皮书调查对象覆盖机械制造、电子制造、汽车制造、食品饮料、冶金、电力、石油、化工、新能源等行业，旨在帮助您更好地制定在 AI 方面的投资和应用策略。 本白皮书内容包含2024年工业AI应用现状与趋势调查报告解读、实践案例分享以及工业AI领域先锋企业的盘点，揭示了工业AI在中国的应用现状、趋势以及面临的挑战和机遇，希望为您提供切实有益的参考。

  • 2024-10-30
  • 阅读1106

2025年人形机器人市场研究报告

本报告中的“人形机器人”是指具有与人类相似的身体结构 和运动方式，具备双足行走、双臂作业的拟人化形态，集成感知、 决策、控制与执行系统，能够自主或半自主完成多种复杂任务的 具身智能机器人（不包括人形机器人玩具）。 本报告所采用的主要研究方法包括调查法、观察法、文献研 究法、定量分析法、案例研究法；所采用的主要调查方法包括深 度访谈法、企业调查法、专家咨询法。 本报告数据来源均已注明，未注明者

  • 2026-07-19
  • 阅读76
  • 下载0
  • 43页
  • pdf

张莲教授：基于混合特征选择和INGO-DHKELM的变压器故障诊断方法

针对变压器故障特征选择困难和诊断模型准确率较低的问题，提出一种混合式故障特征选择方法，并利用改进北方苍鹰优化算法（improved northern goshawk optimization algorithm，INGO）优化深度混合核极限学习机（deep hybrid kernel limit learning machine，DHKELM）实现变压器故障诊断。首先，基于相关比值法构建24维变压器故障特征集，从线性相关和非线性相关的角度出发，采用Pearson相关系数和互信息法，筛除相关性较低的特征。其次，引入Logistic混沌映射、随机反向学习和自适应t分布变异改进NGO算法，提升其寻优性能。然后，利用INGO算法对保留特征进行二次筛选，获得最优输入特征。最后，将极限学习机自动编码器引入混合核极限学习机中，建立DHKELM诊断模型，利用INGO对DHKELM模型初始参数进行优化，完成INGO-DHKELM变压器故障诊断模型的构建。实验表明，与常规特征选择方法相比，利用混合式故障特征选择方法所选择的输入特征进行故障诊断能够有效提升诊断准确率；相较于其他优化型诊断模型，INGO-DHKELM具有更高的准确率和更好的稳定性。

  • 2024-10-11
  • 阅读461

旋转机械振动故障原因及特征识别

机泵等设备的异常振动，不仅影响设备的正常运行，降低设备的稳定性和可靠性，损坏轴承等关键部件，缩短其使用寿命，甚至引发更大的机械故障，影响生产效率和产品质量，及时准确识别故障隐患至关重要。本文着重梳理旋转机械振动故障原因及其特征识别。

  • 2025-01-17
  • 阅读326

王晓炜、韩诚良：循环流化床锅炉旋风分离器提效减阻分析（复述.洁净煤技术2024.8）

旋风分离器是循环流化床( CFB)？锅炉的核心部件，其分离效率影响锅炉燃烧特性和环保特性，其运行阻力影响风机选型和厂用电耗，分离器的提效减阻对CFB？锅炉至关重要。通过对某300 t /h？锅炉旋风分离器开展模拟，得出喉口流速、筒体直径、锥体长度、中心筒直径及插入深度等关键参数对分离器效率和阻力的影响规律。基于模拟结果，对3 MW？循环流化床中试实验台的分离器进行了结构改造及实验验证，实验结果与模拟一致。结果表明，增加筒体直径、锥体长度、中心筒插深，均会提升分离效率，同时不会增加阻力;？增加喉口流速能够提升分离器效率，但阻力增加明显。并将该结论运用于新一代锅炉设计中，使得锅炉的床料品质、燃烧特性、环保特性得到大幅改善。

  • 2025-01-17
  • 阅读486

数据指标体系搭建与行业实践

数据指标体系是业务分析的基础，可用于快速定位异常、监测运营效果和评价业务健康度。 搭建指标体系的一般流程包括明确业务目标和需求、定义指标维度和度量方法、建立数据采集和处理机制、设计数据存储和查询方案以及实现数据可视化和报告。

  • 2025-01-17
  • 阅读317

振动分析：查看您运行中的机械设备

机械设备振动的增加或变化通常表明存在问题。任何懂机械的人都知道，异常的振动意味着需要进行维护，以防问题进一步恶化。振动分析是利用振动来深入了解机械状态的科学。通过理解振动信号，就像在观察一个正在运转的机器，看到机器内部的工作情况。平衡、润滑、轴承和齿轮的状态，都可以从一个振动信号中独立识别出来。

  • 2025-01-17
  • 阅读337