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资产状态和运营效率

利用先进的分析技术进行潜在故障的识别和预测，可以提高能源生成的效率并降低风险。机器学习等算法现在在可再生能源控制系统中得到了广泛应用。这类设施的特点是有大量传感器向SCADA系统（监控和数据采集系统）提供数据，通常这些系统都非常复杂，包括控制界面和客户界面（例如，工厂的所有者、分配电网管理员等）。功率和能量生产是由SCADA管理的两个最重要的变量。作为主要的系统性能输出，它们可以通过数据挖掘技术来控制系统故障，因为大多数系统故障直接影响输出功率和能量生产效率

  • 2024-06-08
  • 阅读109

烟草行业厂级数字孪生整体规划

2021年3月，国务院发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中，明确提出推动产业链数字化转型，包括“实施“上云用数赋智”行动，推动数据赋能全产业链协同转型”。烟草行业作为实体经济的重要组成部分，通过先进的智能制造技术赋能烟草业信息化高质量发展，已成为促进烟草业数字化转型的重要驱动力。

  • 2024-06-08
  • 阅读779

基于动态贝叶斯网络和数字孪生的水下控制模块可靠性分析

海底控制模块（SCM）的可靠性评估是保证海底油气生产安全稳定的关键。SCM组件的故障概率和可靠性取决于时间和工作条件。为了分析考虑不同工作条件的SCM的可靠性，本文提出了一种新的基于数字孪生和动态贝叶斯网络（DBN）的模型，利用历史工作条件数据进行可靠性分析。在所提出的框架中，关键工况数据是通过基于传感器的数字孪生（DT）仿真获得的，并用于动态更新DBN可靠性分析模型中的参数，进而对实际的单片机电气系统进行了可靠性评估。通过实验结果，明确了系统中最可能的故障模式和最薄弱的组件。最后，基于该方法的后向分析能力进行故障预测，以预测发生意外情况时设备出现故障的概率。

  • 2024-06-08
  • 阅读100

什么是电池储能系统(BESS)

说到储能，公众通常会想到电池，电池在能量转换效率、系统寿命和安全性方面至关重要。然而，如果储能要作为一个系统发挥作用，电池储能系统（BESS）就变得与核心组件（通常被称为“大脑”）同等重要。

  • 2024-06-08
  • 阅读127

【论文荐读|EAAI】基于高斯混合模型的轴承早期故障无监督健康指数估计新方法

提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的新型无监督健康指标(GMM-HI)方法,用于早期故障检测。这种方法利用GMM来估计初始正常数据的分布,并使用Wasserstein距离来测量当前数据分布与初始分布的差异,从而对轴承的退化过程进行可视化。 采用保序回归的方法来校正监测信号中存在的虚假波动,提高了HI的准确性。 通过在3个轴承数据集上的实验验证,结果表明GMM-HI能够有效检测轴承的早期故障,并可用于对轴承健康状态进行分级,同时还可以为余寿预测设置统一的失效阈值,优于其他常用的HI方法。

  • 2024-06-08
  • 阅读106

大型齿轮箱信号分析处理与故障诊断模块

欢迎装备智能维护、设备故障诊断、制造过程质量控制、人工智能、机器视觉、缺陷检测、智能物联系统等智能制造方面的项目协作、系统开发、学术研究等合作(注：系统目前不开源),欢迎各位来电来信联系。

  • 2024-06-08
  • 阅读89

高低压配电柜基础知识

将电气设备的金属外壳直接接地的保护系统，称为保护接地系统，也称 系统。方式是将电气设备的金属外壳与工作零线相接的保护系统，称作接零保护系统，用表示。方式是电源侧没有工作接地，或经过高阻抗接地。负载侧电气设备进行接地保护的保护系统。

  • 2024-06-06
  • 阅读64

数字校园联网新纪元-网络构建与发展白皮书

计算机技术、多媒体技术、网络技术，以及智能化建筑技术的迅猛发展，不仅对人们的学习、生活、工作方式产生巨大的影响，而且引发了学校教学模式、教学方法、学习方式和教学环境等支撑环境建设的变革。目前，各大院校、中小学校园已逐渐呈现出由信息化向数字化演进的趋势，以技术为导向发展到以业务为导向，正在探索将大数据、移动互联、云平台等信息技术与教育业务交叉融合的新模式。未来数字校园建设将以“以人为本、面向服务、信息互通、数据共享”为核心建设思路，提供及时、准确、高效、便捷的校园数字化服务，提供满足跨部门的业务管理、面向全校用户便捷的信息服务。通过“管理化+服务化”的思路帮助学校实现由传统应用系统以管理为核心转向前端以服务为核心，实现学校各类资源的整合和配置优化，提高学校的管理水平和办学效率，使高校数字化应用达到较高水平。

  • 2024-06-06
  • 阅读152