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【JMS】基于数字孪生的异常检测在加工过程中实时监测刀具状态

实时刀具状态监测(TC)已成为智能制造的一项关键技术。它可以提高产品的尺寸精度,最大限度地减少机床停机时间,并消除废料和返工成本。数字孪生为加工过程的实时监测提供了新的机会,原则上可以考虑加工过程和操作环境的变化,了解刀具磨损的机理,提高异常检测精度和故障诊断结果。本研究利用了数字孪生的这些潜在优势,并提出了一种新的基于数字孪生的异常检测框架,用于加工中的实时TCM。数字化的框架由三个部分组成:物理产品、虚拟产品和数据流连接。在数字孪生的框架中,“物理产品”代表了加工过程。“虚拟产品”包括一个实时数据驱动模型,表示加工过程中测量的振动数据之间的动态关系,以及基于模型频率特征(MFF)的切削刀具异常检测诊断。“数据流连接”包括实时测量的振动数据和机床数控信号,提供机床动态和各种加工过程的实时信息。这种新颖性与实时数据驱动建模、MFF提取、MFF和基于机床NC信号的刀具磨损诊断的创新集成有关。这首次使数字孪生的概念有可能应用于复杂动态加工过程的TCM综合实地研究已经证明了所提出的基于数字孪生的TC框架的有效性及其潜在的工业应用。

  • 2024-07-04
  • 阅读846

通过网闸技术实现内外网隔离

近年来,随着我国信息化建设步伐的加快,“电子政务”应运而生,并以前所未有的速度发展。电子政务体现在社会生活的各个方面:工商注册申报、网上报税、网上报关、基金项目申报等等。电子政务与国家和个人的利益密切相关,在我国电子政务系统建设中外部网络连接着广大民众,内部网络连接着政府公务员桌面办公系统,专网连接着各级政府的信息系统,在外网、内网、专网之间交换信息是基本要求。如何在保证内网和专网资源安全的前提下,实现从民众到政府的网络畅通、资源共享、方便快捷是电子政务系统建设中必须解决的技术问题。一般采取的方法是在内网与外网之间实行防火墙的逻辑隔离在内网与专网之间实行物理隔离。本文将介绍大汉网络公司基于网闸技术构建内外网一体化门户的案例。

  • 2024-07-04
  • 阅读246

一种多模型融合的风电系统永磁同步发电机数字孪生建模方法

针对当前风电系统永磁同步发电机(PMSG)建模技术存在设备内部参数理想化和系统耦合单一化的不足,无法满足数字孪生技术对设备虚拟模型要求的问题,提出一种面向数字孪生的风电系统永磁同步发电机建模方法。

  • 2024-06-30
  • 阅读234

电力系统基本概念(极简版)

本文来源于南京德睿能源研究院有限公司的新员工培训材料,我认为写得非常全面,对于有一定工作经验的电力行业从业者(尤其是从互联网等行业“跨界”进入电力行业的同仁)也很有参考价值。经过授权,在本公众号发布。本文作者是龚成明,现任特来电新能源股份有限公司副总裁、首席科学家、总工程师。

  • 2024-06-30
  • 阅读249

最新74页《中国中小企业数字化转型报告2024》

《报告》数据显示,绝大多数中小企业(占比98.8%)已经开启数字化转型,仅有极少数中小企业(1.2%)尚未开始。其中,处于数字化早期的中小企业占比62.6%,数字化水平较高、由智能驱动的中小企业占比仅为3.2%,已经成为由智能驱动的企业。

  • 2024-06-30
  • 阅读216

讲透一个强大算法模型,Transformer

首先,咱们先用很直白的语言描述一下:想象你在读一本书,每一页都有很多词。如果你每次只能看到一个词,那么理解整本书会很慢。而Transformer模型就像是你有一个超能力,可以同时看到整页的所有词,还能根据上下文判断哪些词更重要,这样你就能更快更准确地理解书的内容。

  • 2024-07-04
  • 阅读243

滚动轴承振动诊断——峭度应用

由于在滚动轴承的振动信号中混有很大噪声,因此使故障信号与噪声信号不易区分。为了把反映故障特征的脉冲提取出来,一种有效的方法是让信号先经过带通滤波,然后对其幅度进行非线性提升。峭度就是对幅值进行了四次方处理。下图所示的一个脉冲信号Xi,按四次方关系变化后,高的幅值就被突出出来,低的幅值则受到抑制,从而易于从频率上识别故障。

  • 2024-07-04
  • 阅读225

大机组18种振动故障诊断技术

由于汽轮发电机组轴系振动故障与振动特征之间不存在一一对应的简单关系,所以故障诊断时一定要结合机组结构特点、运行参数以及振动故障发生、发展的整个过程,进行综合分析判断——全信息诊断,切不可仅仅依靠一组振动数据下结论——部分信息诊断

  • 2024-07-01
  • 阅读241
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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