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杜志叶教授:海缆瓶颈段多物理场耦合机制及数值模拟方法研究

2024年6月6日,中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。会上,武汉大学电气与自动化学院电气工程系副主任杜志叶教授作了“海缆瓶颈段多物理场耦合机制及数值模拟方法研究”的特邀报告。征得杜教授同意,特与您分享!

  • 2024-09-02
  • 阅读545

《中国的能源转型》白皮书

介绍十来年中国能源成就,加快构建能源供给新体系,大力发展能源新质生产力,推进能源现代化。介绍十来年中国能源成就,加快构建能源供给新体系,大力发展能源新质生产力,推进能源现代化。

  • 2024-09-02
  • 阅读506

戴珍博士:调度运行领域电力人工智能应用

南方电网人工智能科技有限公司专家戴珍博士作了题为“调度运行领域电力人工智能应用”的主旨报告,征得戴博士同意,特与您分享。

  • 2024-09-02
  • 阅读614

谢强教授:变电站换流站设备的抗震仿真分析及韧性评估

2024年6月6日,中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。会上,同济大学谢强教授作了“变电站换流站设备的抗震仿真分析及韧性评估”的特邀报告。征得谢教授同意,特与您分享!

  • 2024-09-02
  • 阅读409

智能控制算法—最优控制(LinearQuadraticRegulatorLQR)

线性二次调节器(LQR)是一种经典的控制技术,用于设计线性系统最优控制律,相关系列文章自动驾驶——离散系统LQR的黎卡提方程Riccati公式推导与LQR落地工程化和机器人控制算法——移动机器人横向控制最优控制LQR算法.

  • 2024-09-01
  • 阅读900

用于预测和健康管理的类ChatGPT大型基础模型:综述和路线图

预测性维护和健康管理(PHM)技术在工业生产和维护中至关重要,能够识别和预测潜在的设备故障和损坏。这有助于实施主动维护措施,提高设备可靠性,降低生产成本。最近,基于人工智能(AI)的PHM 方法取得了显著成就,并在铁路、能源和航空等各个行业中得到广泛应用,用于状态监测、故障预测和健康管理。ChatGPT 和 DALLE-E 等大规模基础模型(LSF-Models)的出现标志着 AI 从 AI-1.0 进入 AI-2.0 的新时代,深度模型从单一模态、单一任务和有限数据的研究范式迅速演变为多模态、多任务、海量数据和超大型模型范式。ChatGPT 代表了这一研究范式的里程碑成就,由于其出色的自然语言理解能力,为通用 AI 带来了希望。然而,PHM 领域在应对这一重大变化方面缺乏共识,需要系统的综述和路线图来阐明未来的发展方向。因此,本文阐述了 LSF-Models 的关键组成部分和最新发展。然后,本文系统地回答了如何构建适用于 PHM 任务的 LSF-Models,并概述了这一研究范式所面临的挑战和未来的发展路线图。

  • 2024-09-01
  • 阅读1168

基于深度隐变量状态空间模型的轴承退化预测

滚动轴承是机械传动设备的核心部件,预测其退化趋势对于保障设备的安全稳定运行至关重要。目前,大多数基于状态空间模型(SSMs)的轴承退化预测方法都采用线性函数或简单的非线性函数(如指数函数、幂函数)来建立状态和测量方程。然而,这些方法无法适应实际应用中复杂多变的非线性退化过程。针对这一问题,论文开发了一种基于深度隐变量的状态空间退化模型,并将其应用于轴承退化预测。所提方法继承了状态空间模型的优点,能够以结构化的方式对不确定性进行建模。此外,通过引入微分预变换,进一步提高了模型的长期预测性能。为了验证提出模型在预测轴承退化方面的有效性,论文使用了PRONOSTIA平台的轴承数据集和真实的风力涡轮机轴承数据进行了实验。实验结果表明,论文所提方法在轴承退化预测精度方面优于现有方法,充分证明了模型的优越性能。

  • 2024-09-01
  • 阅读1207

综述|旋转机械复合故障诊断的现状、挑战与机遇

复合故障作为导致旋转机械非预期停机的主要故障,大大增加了故障诊断的难度。为了解决复合故障诊断( CFD ,compound fault diagnosis)的现实难题,近年来,来自工业界和学术界的研究人员和工程师们已经取得了许多重大突破。不可否认,许多著名的研究人员对故障诊断进行了系统的研究。然而,先前的综述文章更多关注单个或独立故障的故障诊断,导致CFD仍然缺乏全面的调研。因此,为了满足上述要求,有必要对旋转机械复合故障的故障诊断方法或算法进行深入的综述,并揭示潜在的挑战与机遇,这将引导和激励读者致力于提升故障诊断技术的有效性和实用性。具体来说,实现复合故障识别的方式,详细介绍了CFD方法的相关背景,包括相关定义和一种新的分类方法。然后,基于过去几十年的相关出版物,对CFD的最新应用进行了综述。最后,总结了实现CFD在故障诊断中的挑战和机遇,并给出了本综述的结论。我们相信,这篇综述文章可以从不同的方面为潜在的读者和经验丰富的研究人员提供一个系统的CFD指南。

  • 2024-09-01
  • 阅读1283
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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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当人工智能从虚拟算法的数字世界,迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代,人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体,正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。

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