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【IEEETII】用于大型锂离子电池电化学过程建模的物理信息复合网络

准确模拟大型锂离子电池(LLBs)的电化学过程,包括估计过程中的电化学状态分布,对于LLBs的设计和管理至关重要。基于二维物理的模型可以准确地描述LLB的电化学过程。然而,由于存在复杂的偏微分方程(PDE),求解模型成为一项具有挑战性的任务。本文开发了一个物理信息复合网络(PlCN)作为二维物理模型的替代模型。具体来说,PlCN由四个深度神经网络(DNN)组成,分别估计四个关键电化学状态的分布。由于PlCN的架构受到PDE特性的启发,它可以通过四个轻量级DNN实现高精度。此外,通过结合物理和数据,PlCN使用有限的数据实现了准确的估计。它甚至可以估计可能无法直接测量的电化学状态分布。MoreoverPICN提出了一种基于低频信息的预训练策略和两阶段损失平衡策略,以解决PlCN训练中可能出现的收敛失败和损失不平衡问题。PlCN是通过将物理与数据相结合来模拟LLBs电化学过程的新尝试。大量实验表明,它比最先进的模型要好。 关键词:数据、电化学过程、锂离子电池、物理学、替代模型。

  • 2024-12-01
  • 阅读518

[开源]一个超轻量级物联网平台,轻量级、性能优异、开发简单

中服云物联网平台,业界领先,功能强大

  • 2024-12-01
  • 阅读289

[开源]一款基于Go语言开发的商业级SaaS云原生微服务物联网平台

开源,一款,基于,go,语言,开发,商业级,saas,云原生,微服务,工业物联网平台,中服云工业物联网平台

  • 2024-12-01
  • 阅读246

一款适用于多个场景的开源物联网平台

一款,适用于,多个,场景,开源,工业物联网平台,中服云工业物联网平台,业界领先的工业物联网平台

  • 2024-12-01
  • 阅读319

融入知识图谱的大模型在企业服务中应用

企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识,通过海量数据的知识化集成,可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式,也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力,知识图谱则丰富了表示知识的方式,两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。

  • 2024-11-30
  • 阅读275

基于贝叶斯深度学习的预后驱动预测性维护框架

在这项工作中,提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架,它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段,我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性,并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段,提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率,并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据,我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策,以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较,基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集,我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果,从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下,建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义,展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划,降低了成本并提高了盈利能力,同时还提高了客户满意度。

  • 2024-11-30
  • 阅读376

SCI一区论文学习|一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法

本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL),在设备发生故障前制定维修计划,是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程,初始退化时间信息通常会丢失。因此,无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题,文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后,通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。

  • 2024-11-30
  • 阅读409

人大国发院:2024中国县域治理现代化蓝皮书

郡县治,天下安。基层治理是国家治理的基石。“基层强则国家强,基层安则天下安”。一个国家治理体系和治理能力的现代化水平不仅体现在宏观之上,更蕴含于微观的基层之中;党和国家的方针政策能否落细落实、有效贯彻,与基层的治理能力息息相关

  • 2024-11-30
  • 阅读844
  • 下载6
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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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