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smart200PLC通过USS控制西门子v20变频器

USS通讯协议是西门子控制器与变频器等驱动设备的通讯协议，通过USS通讯协议只能链接西门子自己的设备，不能与其他设备通讯。 Smart200PLC 与西门子v20变频器都有RS485物理接口，通过双绞线链接两个设备，或用DB9针的232/485接口也可以，内部是3接A线，8接B线。一个 PLC（主站）通过串行链路最多可连接 31 个变频器（从站）并通过 USS 串行总线协议对其进行控制。从站只有先经主站发起后才能发送数据，因此各个从站之间不能直接进行信息传送。

  • 2021-10-08
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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
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美国机床衰落了？某非标机床公司生产车间图片流出，里面的门道可不少

最近几年流传一种“东升西降”的说法，我国的媒体和专家常常唱衰西方特别是美国的制造业。美国的制造业之所以给人日薄西山昨日黄花的印象，主要是因为美国的经济学家和政客自己唱衰自己。特别是川普时期，抛出了美国制造业没落论并提出制造业回归的大计划。美国政客靠唱衰本国制造业打压对手赢取选票，而我国的专家却以此作为“东升西降”的佐证

  • 2023-01-26
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高性能密码资源池关键技术研究

随着 5G、物联网、云计算、区块链等新技术的飞速发展，这些新兴领域对高性能密码运算提出了更高的要求，重点研究高性能密码运算、节点虚拟化、弹性资源管理的高性能密码资源池设计目标，重点探讨高性能密码资源池在设计开发过程中需要重点关注的密钥安全管理、高性能密码运算、虚拟化管理、弹性密码服务等关键技术，可应用于云计算、大数据、物联网等高安全需求的领域。

  • 2022-01-08
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5G网络路测分析及应用

随着5G网络的商用化部署，路测是测试及评估5G外场网络性能和功能、分析网络问题的重要方式之一。首先，基于国内5G SA网络外场路测数据，重点分析5G网络的覆盖、业务指标、移动性等基础性能。随后，通过5G网络与终端芯片的互操作测试异常问题，介绍路测在问题定位分析的应用。最后，结合5G网络发展及在垂直领域的应用，提出了5G路测技术方案研发的建议。

  • 2021-12-10
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SaaS参考架构和关键技术

云计算服务现在已经快成了一个家喻户晓的词了。如果你不知道PaaS, IaaS 和SaaS的区别，那么也没啥，因为很多人确实不知道。 云其实是互联网的一个隐喻，云计算其实就是使用互联网来接入存储或者运行在远程服务器端的应用，数据，或者服务。 任何一个使用基于互联网的方法来计算，存储和开发的公司，都可以从技术上叫做从事云的公司。然而，不是所有的云公司都一样。不是所有人都是CTO，所以有时候看到云技术背后的一些词可能会比较头疼。 云也是分层的任何一个在互联网上提供其服务的公司都可以叫做云计算公司。

  • 2021-09-08
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SCI一区开源代码推荐|最大子空间可迁移性判别分析：一种用于风电机组故障迁移诊断的跨域相似性度量新方法

SCI一区开源代码推荐 | 最大子空间可迁移性判别分析：一种用于风电机组故障迁移诊断的跨域相似性度量新方法

  • 2024-12-24
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【ASC】滑动窗口双通道CNN(SWDC-CNN)：一种同步预测水泥煅烧过程煤耗和耗电量的新方法

作为加工业的代表，水泥行业消耗了大量的煤电资源。这主要是由于水泥行业内部粗生产和各能耗指标独立统计造成的能源调度不合理。能耗的同步精确预测可以为生产控制过程和能源调度提供更有效的方案。然而，由于生产的时间延迟、变量耦合和不确定性，很难同步预测多个指标。本文提出了一种结合滑动窗口和双通道卷积神经网络（SWDC-CNN）的数据驱动预测方法，以实现未来5分钟的煤耗和电力消耗同步预测。滑动窗口方法用于提取时间序列数据的时变延迟特性，以克服其对能耗预测的影响。通过设计双通道结构，减少了弱相关变量之间冗余参数对能量预测的影响。我们在山西省的实际水泥生产数据上试验并比较了支持向量机（SVM）、极限梯度提升（XGBoost）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）和门递归单元（GRU）等优秀模型。实验结果表明，所提出的SWDC-CNN模型性能良好，预测精度最高，能够满足预期要求。

  • 2024-05-11
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