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基于数字孪生的装备故障预测与健康管理

随着工业技术以及新一代信息技术的迅速发展，石油、化工、电力、游乐、新能源汽车等各领域的装备日趋复杂，装备的集成化智能化程度不断提高。伴随着复杂装备的发展，其设计、制造、测试、运行维护等全寿命周期成本大幅度增加。

  • 2024-05-07
  • 阅读247

工业智能化的核心:故障预测与健康管理(PHM)

通过大数据分析能够有效发现问题间的关联性，但对于挖掘问题之间的因果性却相对乏力，而后者恰恰是工业领域实现智能化转型的关键。要实现对于问题因果性的挖掘，就需要结合工业机理知识，在深入了解系统结构和运行逻辑的基础上进行分析及预测。具体到应用的关键点，最核心的一部分是故障预测与健康管理(PHM)。

  • 2024-05-07
  • 阅读203

基于加速退化试验的滚珠丝杠副统计分析

为有效地获取滚珠丝杠副精度寿命特征， 利用滚珠丝杠副磨损特征建立加速退化模型， 并且根据设计的试验装置和试验过程的摩擦力矩值变化情况， 采用参数估计方法进行退化数据的统计分析， 获得不同应力水平下的滚珠丝杠副加速退化参数模型。

  • 2024-05-07
  • 阅读224

基于声振数据融合的轴承故障诊断1D-CNN算法

通过加速度计和传声器采集数据，实现更准确、鲁棒的轴承故障诊断。该方法从原始振动信号和声学信号中提取特征，并利用基于1d - cnn的网络进行融合。在十组轴承上获得的大量实验结果用于评估所提出方法的性能。通过分析不同信噪比下的损失函数和准确率，经验发现该方法比基于单模态传感器的算法具有更高的诊断准确率。此外，还进行了可视化分析，探讨了所提出的基于1d - cnn的方法的内部机制。

  • 2024-05-07
  • 阅读572

数字孪生行业方案白皮书（2024）-易知微 131页

随着全球经济的数字化转型，数字孪生技术已成为推动各行各业创新和发展的重要力量。作为一种前沿的技术手段，实现了对实体的实时监控、分析和优化，为决策提供了强有力的数据支持。本白皮书旨在深入探讨数字孪生技术在多个关键行业中的应用，揭示其如何助力行业实现技术革新和服务升级。

  • 2024-05-06
  • 阅读719
  • 下载1

传统SCADA网络架构的挑战

在传统的工业自动化金字塔中，SCADA（监控和数据采集）系统在第 2 级运行，管理和收集工厂运营基础层（0 和 1）的数据，其中包括 PLC（可编程逻辑控制器）和现场设备。它还与第三层的 MES（制造执行系统）等更高级别的应用程序进行通信。

  • 2024-05-06
  • 阅读254

机器学习各大模型原理的深度剖析

通俗来说，机器学习模型就是一种数学函数，它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说，机器学习模型就是一种通过学习训练数据，来调整模型参数，以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。

  • 2024-05-06
  • 阅读243

一图胜千言！机器学习模型可视化

机器学习模型有强大而复杂的数学结构。了解其错综复杂的工作原理是模型开发的一个重要方面。模型可视化对于获得见解、做出明智的决策和有效传达结果至关重要。

  • 2024-05-06
  • 阅读253