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转动设备常见振动故障频谱特征及案例分析

转子不平衡是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺损造成的故障,它是旋转机械最常见的故障。 结构设计不合理,制造和安装误差,材质不均匀造成的质量偏心,以及转子运行过程中由于腐蚀、结垢、交变应力作用等造成的零部件局部损坏、脱落等,都会使转子在转动过程中受到旋转离心力的作用,发生异常振动。

  • 2025-01-17
  • 阅读175

指标矩阵构建

通过调研,我们通常将业务过程理解、绩效管理通过业务过程矩阵、业务绩效矩阵落地。这些内容,指导BI业务方案的设计,包括指标体系、可视化、数据等,最终通过技术将这些方案在技术工具中实现。

  • 2025-01-17
  • 阅读166

中小热电机组能耗指标体系构建与经济性诊断(王亚欧论文《火电机组能耗指标体系构建与经济性诊断研究》思考)

数据挖掘技术已广泛应用于传统火电行业的节能优化运行与管理,但目前基于数据挖掘的机组运行优化方法往往缺乏普遍性和实操性,针对少量典型工况挖掘得到的参数目标值,无法给予实际运行机组全面的指导。

  • 2025-01-17
  • 阅读175

梁少华、乔宗良:电厂智慧监盘及预警诊断平台研究(复述,能源研究与利用2023.1)

电站设备由于长期在振动、磨损、高温等较为恶劣的环境中运行容易发生故障,且设备在发生故障的早期阶段具有隐蔽性,从而对运行人员监控机组状态产生干扰,无法在设备故障早期阶段做出预警,就会影响运行人员的判断,造成重大损失。因此对电厂设备进行在线监测与故障早期预警,是保障电站设备运行可靠性以及建设现代智慧电厂的重要手段。对此本文利用电站DCS?系统中存储的热工过程数据,基于神经网络算法将设备测点组合抽象为预警模型,采用模块化设计,开发了燃煤火电智慧监盘及预警诊断平台。实践表明,该平台可以在设备劣化阶段早期迅速报警,通过Web?端通知现场运行人员,真正实现了燃煤火电智慧监盘。

  • 2025-01-17
  • 阅读320

旋转机械转子系统常见的13种振动特性、原因及处理措施(分析详细,先收藏、再细读)

涵盖了旋转机械(齿轮箱、汽轮机、压缩机、电机以及泵等)转子不平衡振动、不对中振动、油膜涡动与油膜振荡振动、共振振动、松动振动、摩擦振动、电磁振动、流体动力激振、扭转振动、自激振动、转子偏心振动、转子弯曲振动以及拍振的特点、原因分析及处理措施

  • 2025-01-16
  • 阅读556

52页PPT|智慧矿山数据中台/大数据平台一体化解决方案:基础系统中心、机电运输中心、后勤保障中心、调度指挥中心、安全服务中心

子系统烟囱式建设:企业业务系统多,数据接入困难,系统间缺乏集成。数据时效性差:从业务系统中获取数据到精准决策需要较长时间,且数据指标维度不全面。数据标准不统一:缺乏全集团统一的数据标准,导致数据孤岛问题严重。数据无法共享:各个数据平台烟囱式关系,没有统一的共享和管控体系。

  • 2025-01-16
  • 阅读165

专精特新行业深度系列报告之七—合成生物学:掘金合成生物,拥抱产业机遇

中国市场:战略定位抬升+创新能力增强+完备工业基础,共推产业从1至N进发。政策端:生物制造首次写入《政府工作报告》(2024),建设产业集群或成为越来越多省市工作重点。研发端:中国后来居上,成为全球合成生物学专利申请和技术研究主力。生产端:中国发酵产业链完善,产能全球第一,为技术落地提供“硬核支撑”。

  • 2025-07-04
  • 阅读377
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  • 63页
  • pdf

中国户用光伏市场白皮书-KEARNEY

5G 作为支撑经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键新 型基础设施,已经成为了全球数字经济蓬勃发展的重要推动力。 2019 年至今中国 5G 发展的五年中,在产业界的共同努力下,我 国已建成全球规模最大、技术最先进的 5G 网络。

  • 2025-07-04
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  • 17页
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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