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ReliabilityEnginerring&SS||时变转速下旋转机械智能故障诊断的半监督元路径空间扩展图卷积网络

在实际工程场景中,机械设备的运行速度是复杂多变的。然而,现有的智能故障诊断研究大多是在恒速条件下进行的,有限的研究集中在时变速度下的故障诊断上。此外,标记数据的限制给智能故障诊断方法带来了相当大的障碍。因此,在速度时变和标记样本有限的情况下,提出了一种半监督元路径空间扩展图神经网络(ME-GNN)用于故障诊断。首先,提出了一种新的异构图,它将振动数据、故障信息和变量快速信息之间的最近邻关系转换为图。这种图不仅集成了各种物理信息,而且便于异构数据类型之间的消息传递和聚合。为了从不同的特征空间获得异质图的特征信息,实现了元路径空间扩展图卷积网络,以聚合来自不同属性节点的信息。最后,设计的特征融合模块有效地整合了节点特征和拓扑信息,从而进一步扩展了特征空间,增强了模型的诊断能力。一系列对比实验验证了所提出的方法优于现有的故障诊断方法。 关键词:故障诊断、图卷积网络、半监督学习、特征融合,时变速度

  • 2024-12-12
  • 阅读373

哪种分析技术对预测性维护最有效果?

制造业和加工业每年损失约200亿至600亿美元,由于计划外停机时间和不良的资产质量所导致。大多数组织都充分意识到这一点,并表示提高正常运行时间是他们实施预测性维护计划的主要目标。

  • 2023-09-05
  • 阅读373

九大传统行业在线经济转型报告:互联网+传统行业转型

国家历来重视实体经济发展,跟去年相比,今年在政府工作报告中实体经济被提到了更加突出的位置,这对于传统行业来说无疑是重大利好,同时也给互联网技术服务公司提供了更多的机会,也带来更大的挑战。

  • 2022-02-15
  • 阅读373
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  • 145页
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算力互联网技术白皮书

超级计算机是聚焦科学计算、追求绝对计算速度的最典型代表。根据2020年全球超算TOP500榜单统计,我国入围超算数量为226台,已成为世界上超算数量最多的国家。然而,超级计算发展面临诸多技术瓶颈,包括能效指标约束、登纳德缩放比例定律和摩尔定律失效、超算体系结构变化缓慢、超导计算机和量子计算机等颠覆性技术发展缓曼、存算一体等新原理器件缺少突破等。因此,自2013年起,超算TOP500性能上升速率明显变缓,从每10年提高1000倍降为约100倍,依靠硬件堆餐单个超算中心计算能力面临技术瓶颈限制,难以满足超大复杂任务的计算需求。

  • 2023-02-02
  • 阅读372

含皂基化妆品或护理品的配方解析

皂基产品在国内出现已经很多年了,但是国内的化妆品企业对此类产品的研究仍不够深入,皂基产品做的比较好如六神及樱雪等沐浴露等。而皂基的洁面膏制造工艺复杂,尤其是冷却过程,需要专门的大型设备,小型工厂根本没有能力生产出柔滑细腻的皂基洁面乳。所以目前市面上出售的大都是欧莱雅之类的大公司产品,国内的化妆品企业对此类产品的研究似乎仍然处于起步阶段,根据目前在世面上能够见到的国内企业所生产的洁面膏产品的分析,大多数企业所生产的洁面膏产品都没有能够达到国外同类产品的性能指标。

  • 2024-06-17
  • 阅读372

智能楼宇的电气保护与接地

本文通过对几种供电接地系统的概括介绍,筛选出适合作为智能楼宇的供电接地系统,并对其所应采取的各类接地措施作了较为详尽的说明与分析,对智能楼宇应采取的电气保护与接地方法提出了适当的建议。

  • 2021-04-15
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  • 14页
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超声波探伤

智能技术的发展与网络技术的发展有着重要的联系,两者相互包容,所以在智能制造的时代下机械设计的工作不但要对智能技术进行应用

  • 2022-02-07
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  • 448页
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V2X无线接入技术演进及组网方案研究

专用短程通信(DSRC)和蜂窝V2X(C-V2X)是目前车联网2种主流的无线接入技术,然而现有的技术版本已逐渐不能满足更多先进车辆应用的通信需求,如全自动驾驶业务。首先简要介绍DSRC和C-V2X(现有LTE-V2X)关键技术及其对比,然后针对其演进,即IEEE 802.11bd和NR V2X,进行深入比较,侧重于解析其物理层和MAC层设计理念,最后在此基础上面向不同建设场景提出了基于PC5-Uu混合组网的V2X组网方案。

  • 2022-01-04
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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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