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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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
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。
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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月
随着大模型技术的迅猛发展，数据集作为人工智能核心三要素之一，在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段，高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键，也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段，大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战，不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量，制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草，旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.
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