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旋转机械轴设计的10种轴向定位方法及特点

轴的轴向定位是指在机械设计中,确定轴在机器中的轴向位置并使其保持固定,以保证轴上零件能正常工作,防止轴产生轴向窜动等不良现象。以下是几种常见的轴的轴向定位方式

  • 2025-02-01
  • 阅读454

电机瞬态过程分析

电机瞬态过程分析

  • 2025-02-01
  • 阅读390

床温——循环流化床锅炉关键参数研究与思考(一)

循环流化床锅炉(CFB)因其燃料适应性强、燃烧效率高、污染物排放低而广泛应用于热电行业。在其日常运行中,“床温”是循环流化床锅炉的核心运行参数之一,对锅炉运行的安全性、稳定性、经济性以及环保低碳性能都有着重要影响。

  • 2025-02-01
  • 阅读447

乔磊磊、魏绍青、吕俊复:循环流化床锅炉全负荷调峰特性研究(复述.电机工程学报.2025.1.5)

基于循环流化床(CFB)燃烧技术的燃煤发电机组可实现长周期压火热备运行与快速启停,即具备全负荷调峰能力。在某300 MW?亚临界?CFB锅炉上的试验结果显示,机组功率能够以10.4% Pe/min?的速 率快速降至?1 MW,后在1%极低负荷率下维持长时间稳定运行,总压火时长超过110 min,压火结束后又能以3.5%Pe/min?的速率实现热态再启。压火期间,平均床温以?2.2?℃/min?的速度从?800?℃降至?553℃;主汽温度和主汽压力分别下降了?165?℃和?1.7 MPa;各受热面横向温度偏差基本在10?℃以内;汽轮机和发电机运行平稳,各项参数都在安全限值以内。扬火瞬时烟气?CO?浓度急剧上升超过1%, 但无爆燃风险。调峰全过程尘硫氮污染物排放小时均值满足超低排放要求。该研究为深入挖掘煤电机组灵活性提供了一个更具竞争力的方向,对高比例消纳风光等可再生能源、保障新型电力系统可靠稳定运行具有重要意义。

  • 2025-02-01
  • 阅读1231

用于系统级异常检测的自监督变分图自动编码器

?无监督异常检测 (AD) 方法,无论是基于重建的还是基于预测的,都根据残差确定异常。单个变量中的偶尔突变可能会导致残差超过限值。事实上,这种突变并不是系统运行机制的变化。因此,系统级异常很难表征。复杂网络(或“图”)非常适合建模和表征复杂系统的演化规律。但是,大多数工业场景都没有图表。因此,提出了一种自监督变分图自动编码器 (SS-VGAE) 方法。首先,通过去趋势互相关分析 (DCCA) 构建多源传感器动态图;其次,设计目标和自我监督学习任务。目标任务是重建输入图结构,以最大限度地减少重建损失。自我监督的任务是学习潜在空间中超球体的最佳中心,以便尽可能地将平均特征聚集到中心。多任务联合优化允许同时考虑高维和低维空间特征,从而提高异常分数的可靠性。然后,计算异常分数的分布并将其集成到系统运行状况指标 (HI) 中。系统 HI 更适用于辅助决策。最后,通过核个人计算机瞬态分析仪 (PCTRAN) 模拟数据和 Skoltech 异常基准 (SKAB) 数据证明了所提方法的优越性,即更好的检测精度和鲁棒性。最后但并非最不重要的一点是,发现系统性异常使变量之间的相关性更强。

  • 2025-02-01
  • 阅读429

有限数据下故障诊断的可解释潜在去噪扩散概率模型

本公众号主要介绍机械状态监测、故障诊断、寿命预测、智能制造等相关前沿研究和进展。欢迎关注本公众号获取领域最新文献解读。

  • 2025-02-01
  • 阅读486

智能巡检系统解决方案

在当前电力巡检管理工作中,依然沿用传统的以人为主的模式,随着电力行业的飞速发展,传统电力人工巡检方式已逐渐难以满足日益增长的电力运维需求。在这样的大背景下,新型电力智能巡检系统应运而生,它就像电力领域的一位智慧守护者,为电力系统的稳定运行保驾护航。

  • 2025-02-01
  • 阅读455

设备现场管理标准

为创造一个设备完好、环境整洁、秩序井然的生产环境,进一步提升现场设备卫生管理水平。本着“谁主管谁负责”、“谁污染谁负责”的原则,持续提高公司设备现场管理水平。

  • 2025-02-01
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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