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电气设备故障诊断

钢铁企业所用的电气设备常处于多尘、高温和湿度大的环境中,尤其是旋转机械,如轧机驱动电机在电气和机械方面都处于持续超载的恶劣状态下运行。一旦主电气设备故障,必然导致整个生产线停产并影响相邻生产线和生产过程,造成巨大损失。因此,任何异常的早期检测和迅速处理都是极为重要的。

  • 2024-10-20
  • 阅读369

PROFINET设备诊断与预测性维护

(1)诊断来源(diagnosis source)识别干扰的源头;(2)严重性(severity)表示维护的紧迫性;(3)诊断信息(diagnosis information)标识“问题/原因”并建议“应对措施”。

  • 2024-10-20
  • 阅读422

电气设备故障诊断法“六诊、九法、三先后、六先后”

电气设备故障诊断法“六诊、九法、三先后、六先后”

  • 2024-10-20
  • 阅读435

设备的状态监测与故障诊断

设备状态监测技术与设备故障诊断技术既有区别也有联系,监测是诊断的基础和前提,诊断是监测的最终结果。有时又将二者统称为设备故障诊断,可分为简易诊断和精密诊断两个层次。简易诊断即设备的“健康检查”,根据量值范围判断设备是正常还是异常。简易诊断的作用是监测和保护,目的是对设备的状态做出迅速而有效的概括和评价,由操作者、维护者实施。而精密诊断是在简易诊断基础上更深层次的诊断,目的是判断故障的性质(渐进性/突发性……)、原因(不平衡/不对中……)、部位(电动机/风机、轴承/齿轮……)、程度(一般故障/严重故障……)等,由专业诊断技术人员实施。

  • 2024-10-20
  • 阅读957

机械设备故障诊断常用技术

设备在运行中会受到来自内部和外部的激励,当激励达到一定程度时,就会导致机械的振动、温度等现象产生变化。此时,我们若能够精准的捕捉现象信号,并进行科学的诊断分析,那么就可以判断设备是否要发生故障以及发生劣化的部件。因此,研究设备诊断技术对变革设备维护策略,克服“过剩维修”及“不足维修”的老大难问题有着十分重要的现实意义。

  • 2024-10-20
  • 阅读355

矿山机电设备故障的诊断技术与管理

随着科学技术不断的发展,自动化在社会各个生产领域的应用水平越来越高,机电设备在生产过程中起着不可替代的作用,尤其在矿山生产这类高危作业中,其重要性更是不可言喻的,而对矿山机电设备的维护以及故障的诊断能在一定程度上增加生产的安全性,提高设备的使用年限。然而,近年来由于机电设备故障引起的矿山事故频频发生,就在去年xx年朝川矿事故,导致3死4伤,这对矿山机电设备故障诊断技术敲响警钟,引发人们对此的深思。

  • 2024-10-20
  • 阅读388

设备诊断技术基本内容

首先明确一下设备诊断技术的概念,诊断一词本身源于医学,由于对设备状态的了解与判断如同医生对患者的诊断相似故而引用之。

  • 2024-10-21
  • 阅读364

吴成明教授:基于麻雀搜索算法的微电网分层优化调度

为综合考虑微电网供给侧和需求侧的利益,建立了微电网分层优化模型;上层以净负荷成本和用电满意度为目标优化负荷曲线,下层以运行成本和环境成本为目标优化各单元出力,并选择麻雀搜索算法(SSA)求解这类复杂优化问题。针对SSA易陷入局部最优的问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA),改进了发现者搜索方式,引入了变异、贪婪策略;并且加入非支配排序和轮盘赌法将ISSA改进为多目标算法。算例结果表明可转移负荷占比为10%时能够协调微电网供需两侧的利益;对比ISSA与SSA、粒子群算法(PSO)、鸡群算法(CSO)和灰狼算法(GWO)的迭代结果,证明ISSA具有良好的寻优效果和稳定性。

  • 2024-10-21
  • 阅读391
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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GitHub热门Harness项目解析架构拆解、机制对比与选型指南

AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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固态电池产业化的革命性创新

弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力,能完整保留物料原始粒型与理化性能,避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。

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