幸福、热闹的春节假期即将结束,很多员工将返回工作岗位。各有关企业将迎来复工复产高峰,为预防和遏制生产安全事故的发生,各生产经营单位须重视复工复产安全生产工作。
(1)定点。即确定设备点检的部位、项目。 (2)明确点检方法。即完成一个点检项目的手段,例如目视、电流表测量、温度计测量等。 (3)制定点检基准。点检基准是指一个点检项目测量值的允许范围,它是判定一个点检项目是否符合要求的依据。判定基准不是很清楚时,可以咨询设备制造商或根据技术人员(专家)的经验值进行假定,以后逐渐提高管理精度。 (4)设定点检周期。即一个点检项目两次点检作业之间的时间间隔。 (5)确定点检项目由何人实施。
年初复工,如何开好局、起好步对于安全生产工作尤为关键、尤其重要。知己知彼,百战不怠,这份复工复产安全攻略:一案、两签、三试、四收、五查、六关、七重、八一、九时、十招!请您收好~
上个月 sourcegraph 放出了 conc[1] 并发库,目标是 better structured concurrency for go, 简单的评价一下。每个公司都有类似的轮子,与以往的库比起来,多了泛型,代码写起来更优雅,不需要 interface, 不需要运行时 assert, 性能肯定更好我们在写通用库和框架的时候,都有一个原则,并发控制与业务逻辑分离,背离这个原则肯定做不出通用库。
无论人们是工业自动化的新手,还是具有几十年的经验的资深员工,都有大量的信息需要筛选,这使得识别最具影响力的趋势成为一个真正的挑战。
高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。 它是一种通过将均值为零且标准差 (σ) 正态分布的随机值添加到输入数据中而生成的随机噪声。 向数据中添加噪声的目的是使模型对输入中的小变化更健壮,并且能够更好地处理看不见的数据。 高斯噪声可用于广泛的应用,例如图像分类、对象检测、语音识别、生成模型和稳健优化。
对时间序列进行分类是应用机器和深度学习模型的常见任务之一。本篇文章将涵盖 8 种类型的时间序列分类方法。这包括从简单的基于距离或间隔的方法到使用深度神经网络的方法。这篇文章旨在作为所有时间序列分类算法的参考文章。
自然界中的流体方程十分复杂,它们都起源于欧拉方程。为了找到这个方程在特定情况下失效的情况,数学家不得不用上了计算机。有人却觉得他们的证明不够“优雅”。
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基于高度自动化的物流、仓储及柔性加工制造能力基础上,以建设产线主控系统为核心,与上下层信息系统 高度集成、协同的智能信息化管理平台。通过车间产线管控系统的建设,实现数字化工厂车间协同运营,让生产变得更有序、可控。使增材中心能够对订单实现快速响应、高效协同、快速交付高质量产品的能力,同时,促进智能化增材制造全产业的链协同发展。 n 提高产线自动化程度 n 提升车间整体运行可靠性 n 提升车间生产执行管理能力 n 生产全过程可视化 n 提升设备的精细化管理 n 加强车间能耗分析管控 n 生产运营一体化分析展示
中服云DTU是一款专门为自动化,信息化,物联网等应用而开发的高性价比物联网网关,具有透传、边缘采集,数据定时上报,数据变化上报,远程反控制等功能。
将企业大量、重复财务核算从企业个体中抽出集中到一个新的自主业务单元(共享服务中心SSC),共享服务中心通过市场化运营机制提供计费服务,设有专门的管理机构,目的是提高效率、创造价值、节约成本以及提高对客户服务的质量。
5G, 助力工业园区智慧化升级, 满足不同用户应用场景需求, 高便捷、 快响应、 超高速、 高可靠 5G结合新一代信息化技术, 实现与园区不同智慧应用场景需求深度结合、 沉浸式智慧应用
园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。
最近,基于深度学习(DL)的工业应用由于其先进的性能而引起了广泛的关注。然而,便携式设备中有限的计算资源总是使大型DL模型在行业中不适用。基于DL的单图像超分辨率由于计算量大,也遇到了这个问题。此外,大多数基于轻量级卷积神经网络的方法没有充分利用特征,这限制了它们进行工业重构的能力。为了缓解这个问题,我们提出了一个渐进交互学习网络(PILN)来细化不同层次的特征:在全局层面,我们采用渐进交互学习策略来整合时间和空间维度的层次特征;在中介层面,强化互动学习单元,采用强化互动学习,显著提升重建绩效;在局部层面上,采用逐像素学习的方法,提取残差单元,通过权重分布来搜索最优信息流。大量实验表明,PILN优于其他最先进的方法。
浮选工业过程是一个具有装置和操作层结构的强非线性、耦合的多变量级联过程。为了解决其运行控制问题,本文将设备层和运行层的非线性动态特性和扰动描述为先前采样的未建模动态及其变化率,并提出一种基于补偿信号的双速率操作反馈自适应解耦控制方法。首先,设计了一个由控制器驱动模型、比例-积分控制器、未建模动态补偿器(UDC)和未建模动态变化率补偿器(UDCRC)组成的设备层控制器。然后,将设备层闭环系统和操作层系统统一在同一时间尺度上,从而获得受控对象模型。提出了一种系统辨识算法来获取该模型的参数。利用这些参数,设计了一个由控制器驱动模型、比例-积分微分控制器、反馈解耦控制器、UDC和UDCRC组成的操作层控制器。最后,给出了所提出的辨识算法的收敛性证明和闭环系统稳定性分析,并在半实物系统中进行了仿真实验,验证了所提出方法的有效性。
本次分享是由湖南大学黄守道教授的报告,“大型风力发电机组健康管理技术”。该PPT分享仅做知识传播用途,如有侵权请后台联系小编删除。
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