本文提出了一种扩展的PSFA，用于处理复杂的动态和非线性工业过程数据。传统的PSFA算法只考虑动态特性，而忽略了非线性信息。为了解决这个问题，将局部加权技术引入PSFA的动态LVM中，以获得LWPSFA。在LWPSFA中，计算了两种权重来设计非线性近似的WLLF。然后，使用EM算法计算参数。最后，将提出的LWPSFA方法用于两个真实工业过程的软测量建模。实验结果表明，LWPSFA的性能远优于PSFA和OPSFA，具有更高的R'和更低的RMSE。然而，在未来的工作中可以考虑一些改进的局限性。首先，这两个重要参数（和）应该通过优化方法获得。此外，在许多过程中，实际噪声可能不服从高斯分布。因此，如何在噪声非高斯分布的情况下更新LWPSFA将是未来研究的重点。最后，如何处理LWPSFA中缺失的输入数据的问题值得研究。
【新智元导读】奥特曼回应一切，OpenAI路线图全曝光。GPT-4.5数周发布，成为GPT系最后一个非推理模型。GPT-5将整合o系和GPT系，打造成一个全能系统。最令人兴奋的是，所有人皆可免费用上GPT-5。
近十年来，基于深度学习的软测量建模方法在工业过程中得到了广泛的研究和应用。然而，现有的软测量模型主要关注实时的当前步长预测，而忽略了提前的多步预测。在实际工业应用中，与当前的步骤预测相比，现场工作人员提前预测一些关键绩效指标更有用。目前，多步预测任务仍然存在两个关键问题：1）过程变量之间的复杂耦合关系和2）长期依赖学习。为了解决这两个问题，本文提出了一种基于图的时频双流网络来实现多步预测。具体而言，提出了一种多图注意层，从图的角度对过程变量之间的动态耦合关系进行建模。然后，在时频双流网络中，使用多GAT分别提取长期依赖性的时域特征和频域特征。此外，我们提出了一种基于最小冗余和最大相关学习范式的安全融合模块，将这两种特征结合起来。最后，在两个现实世界的工业数据集上进行的广泛实验表明，所提出的多步预测模型优于最先进的模型。特别是，与现有的SOTA方法相比，该方法在使用垃圾焚烧数据集的三步预测任务中，RMSE、MAE和MAPE分别提高了12.40%、22.49%和21.98%。
PID是比例(Proportional)、积分(Integral)、微分(Differential)的缩写PID是一种闭环控制算法，它动态改变施加到被控对象的输出值(Out)，使得被控对象某一物理量的实际值(Actual)，能够快速、准确、稳定地跟踪到指定的目标值(Target)PID是一种基于误差(Error)调控的算法，其中规定:误差=目标值-实际值PID的任务是使误差始终为0PID对被控对象模型要求低，无需建模，即使被控对象内部运作规律不明确PID也能进行调控
P&ID（Piping and Instrumentation Diagram）是 EPCC 项目的核心工程文档，核心作用是详细展示工艺系统中管道、设备、仪表、阀门及控制回路的连接关系与操作逻辑，贯穿项目设计、采购、施工、调试全流程。
本研究提出了一种基于动态物理半经验模型的数字孪生框架，用于工业涡轮轴发动机的实时状态监控与故障诊断。该框架结合了物理模型的解释能力与数据驱动的适应性，通过时间窗口残差嵌入方法与动态自适应阈值技术，提升了故障特征的时间表征与诊断鲁棒性。研究以某两轴涡轮轴发动机为对象，建立了详细的组件级模型，并利用实验数据与性能图谱进行参数校准。通过构建包含多种故障类型的故障表，结合模式识别分类器与严重性感知融合机制，实现了对故障类型及其严重程度的准确识别与分类。仿真验证表明，该系统能够有效检测并诊断包括执行器、过程与传感器在内的多种故障，提供早期预警与故障演化时间线，为工业燃气轮机的智能维护提供了可行方案。
在现代工业体系中，旋转机械（如电机、泵、风机、齿轮箱、压缩机等）是生产流程的核心动力单元。一旦发生突发性故障，不仅会造成产线停摆、经济损失，还可能引发安全事故。因此，实现对设备故障的早期预警与精准诊断，始终是预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）和设备健康管理（Prognostics and Health Management, PHM）领域的核心目标。
本文咱们要分享的是：ARIMA–Prophet–LightGBM的趋势分解与残差学习混合预测模型。
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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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