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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

  • 2026-04-11
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陕西煤业陈永光:智能化煤矿设备全生命周期管理体系建设与应用

煤矿智能化建设要求煤矿逐步从“点、线、面”式的零散生产作业模式向系统化生产模式转变,“采、掘、机、运、通、抽、监测、地质、水文”等系统通过高速网络有机融合,规范数据标准,从底层消除数据对接瓶颈,实现煤矿系统化、平台化生产。目前,煤矿智能化建设技术装备保障不足,缺乏煤矿智能化方面高端技术人才,而保障煤矿智能化顺利建设至关重要。 近年来,煤矿装备不断优化升级,已从电气机械化逐步向网络智能化发展,这是对煤矿机电设备管理的一次新挑战,机电设备管理稍有疏忽将带来不可挽回的损失。笔者探索了煤矿智能化生产条件下的煤矿设备管理新思想、新理念,提出智能化煤矿设备全生命周期管理体系(简称全生命周期管理体系)。通过分析设备唯一性编码方法,明确环境与设备、人与设备的关系,实现设备的智能感知、自我诊断、超前预测;通过设备闭环管理,保障设备以最佳性能运行并始终处于受控状态,实现煤矿智能化建设。

  • 2026-01-06
  • 阅读301

旋转机械10类26种同频振动的识别

旋转机械发生振动故障以同频振动居多,这种振动约占旋转机械振动故障的75%以上,还可能是对中不良、支承问题、轴瓦间隙或偏位、电磁力问题、空气动力学问题等引起的,往往是诸多因素综合作用的结果。即使是转子不平衡也可能是由于转子暂时热弯曲造成的。此类故障往往无明显与转子不平衡相区别的特征,可以从同频振动激振力的来源以及其特点方面来探讨同频振动的机理和识别方法。

  • 2026-01-06
  • 阅读285

融合ARIMA+Prophet+LightGBM的趋势分解与残差学习混合时序预测模型

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。

  • 2026-01-03
  • 阅读300

融合ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测

今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例:基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中,一个模型很难吃下所有频段的信号,涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线:把不同频段的信号拆开来,再用最擅长处理该频段的模型去拟合,最后把各模型的预测组合起来。

  • 2026-01-03
  • 阅读297

讲透一个强大算法模型,XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

  • 2026-01-03
  • 阅读303

讲透最强3类回归算法模型

今儿和大家分别简单的聊聊:线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解,就是回归,为什么会扯到各种各样的回归?! 咱们今儿来聊聊,希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法,能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系,也是很多复杂模型的起点。 多项式回归,在此基础上增加了非线性表达能力,适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了,不仅给预测结果,还能告诉你有多“靠谱”。

  • 2026-01-03
  • 阅读319

讲透一个强大算法模型,LSTM

LSTM,善于建模时间序列的非线性动态模式;能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂,对特征解释力较弱。 而随机森林,具有强大的特征选择能力,稳定性高,训练速度快,抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势: LSTM用于建模时序依赖性,提取深层次的时间动态特征; RF用于建模非线性关系与残差校正,增强模型稳定性与泛化能力; 结构更灵活,预测更准确,解释性更强。

  • 2026-01-03
  • 阅读326
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