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在互联网诞生的50年中,技术已经改变了我们的企业、关系和社会本身,而未来五年技术带来的变化可能会跟过去50年一样多。“4G改变生活,5G改变社会”,5G凭借大带宽、低时延&高可靠性、海量连接等技术特性以及在网络架构上的灵活性,高度契合垂直行业专网的需求。5G专网在网络覆盖性、技术演进、业务质量、移动业务的连接性、综合成本等方面具有综合性优势,是构建数字化基础设施的最佳选择。
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当前5G网络建设成本高,投资压力大,基站建设进度受铁塔公司制约;基站机房电费、租赁、服务费用逐年上升,运营维护压力大。面向未来5G建设,通过C-RAN组网,实现BBU集中化部署,可促进降本增效,实现低成本建网。首先分析了C-RAN区所处的网络位置,其次从BBU框多基站/多载波配置能力、单机柜装机空间等维度,阐述了C-RAN机房配置标准,最后以某省C-RAN规划为例,得出C-RAN机房配置模型,并对C-RAN机房的选择提出了建议。
为了研究螺栓松脱对航空发动机转子动力学特性的影响,本文以航空发动机模拟转子为研究对象,建立 了具有螺栓松动特性的有限元模型,利用螺栓松脱-横向裂纹等效法分析了螺栓连接结合面的开闭变化规律以及螺 栓松脱单元的时变刚度特性,采用谐波平衡法求解了系统的运动方程,通过时域、频域和三维频谱图对比分析了 有无螺栓松脱两种工况下系统的振动响应。研究表明,当存在螺栓松脱时,结合面的开闭区域与旋转角度有关, 具体变化过程为完全闭合到完全张开再到完全闭合;当螺栓松脱数量较大时,主刚度随分界线位置的变化幅度较 大,且会产生轴向-剪切、轴向-扭转、弯曲-扭转等耦合刚度;系统在一阶临界转速以及1/2,1/3,1/4临界转速 附近出现峰值,在三维频谱图中除了基频成分还出现了二倍频成分2×、三倍频成分3×和四倍频4×成分。研究结果 为航空发动机转子螺栓松脱的故障诊断提供了理论依据。
水下定位系统是ROV(水下机器人)作业中的关键装备之一,是保障ROV 水下高精度位置、姿态控制的重要环节,在ROV 通过TSS350 型电缆检测系统、水下可见光检测设备及前置声纳等系统定位海底电缆进行检测的作业过程中发挥至关重要的作用。通常情况下,ROV 的水下定位系统基于定位精确度高的动力定位母船,以保证水下作业定位误差在可接受范围内。但由于动力定位母船作业成本高昂,且动遣时间较长,因此对于ROV 水下作业有较大的限制[1]。
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本工程建筑为办公生产大楼,由地上32层、地下3层组成;其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房;地上部分:主楼一层含公共大厅;5为设备转换层,11、22层为避难层,33层设置机房;6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展,能源系统智能化特征越来越突出,能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升,所 涉及的设备和系统将数以亿计,在 规划和运行过程中将产生海量数据, 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节,蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统,将为大楼提供全面无线通信信号覆盖,所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
近年来,深度学习技术的重大进步促进了能源系统智能健康监测方法的发展。然而,在处理核能系统等安全关键能源系统时,具有点估计的传统深度学习模型无法解释预测中的固有不确定性,这一局限性对为关键操作提供可靠和值得信赖的决策支持提出了挑战。为了克服这一挑战,本研究提出了一种新的智能监测方法,该方法集成了不确定性感知的深度神经网络。首先,提出了一个基于时空状态矩阵的信号预处理方法,以提高特征提取能力,从而有效地整合各种多源数据。其次,开发了一种概率分布,为所有网络参数生成预测不确定性,从而能够评估模型输出的置信度,不仅适用于已知的操作场景,也适用于未知的操作场景。最后,使用已建立的先进核能研究平台和公共核事故模拟平台进行实验,确保所提出方法在实际环境中的有效性和适用性。总体而言,拟议的方法显著提高了监测输出的可靠性和可信度,同时降低了与安全关键能源系统决策过程相关的风险。关键词:安全关键能源系统、不确定性感知深度学习、智能健康监测、值得信赖的决策。
随着工业4.0技术的发展,降低维护成本并结合深度学习(DL)技术确保新型核系统的安全是一种流行趋势。本文提出了一种基于设计的自适应残差卷积神经网络(ARCNNs)的小型模块化反应堆(SMR)智能故障检测与诊断系统(lFDD)。不同噪声水平下的特征被学习为残差,并通过设计的网络传递。此外,自适应残差处理(ARP)模块中组装的软阈值(ST)方法提高了学习效率。采用贝叶斯优化(B0)方法提高设计网络的学习衰减率(LDR),以获得更好的诊断性能。从已建立的中国铅基核反应堆(CLEAR)平台上收集了11种不同操作场景下三种不同噪声水平的1760个实验数据点,以验证所提出的LFDD的有效性。与以往工作中采用的传统RCNN和CNN的比较突显了所提出的诊断方法的优越性。使用B0方法进一步提高了lfDD的性能。作为SlMR智能研究的首次尝试,该方法将为无人值守条件下的核操作员提供远程决策支持。此外,该通用方法也可应用于其他无噪声环境下的诊断系统。关键词:故障检测与诊断、深度学习、残差CNN、贝叶斯优化、小型模块化反应堆。
在核能生产中,随着大数据和工业4.0时代的不断创新和挑战,保证无故障运行安全将变得更加复杂和智能化。本文提出了一种新的具有小批量处理的优化卷积神经网络(SCNN),并将其组装在核故障诊断系统中。使用包含全部316个模拟器传感器特征的11种正常和故障条件来评估所提出的诊断系统的性能。与正常操作和在相同条件下添加退出操作相比,使用SCNN进行批量归一化的应用显著优化了模型验证的准确性和100个迭代下的损失。此外,通过比较传统的二元和多重分类方法,突出了出色的诊断准确性。该诊断系统实现了更精确的诊断准确性,将为操作人员提供有益的指导,帮助他们做出准确快速的决策,确保核能生产安全。关键词:卷积层可视化、卷积神经网络、深度学习、故障诊断、核能生产、小批量处理.
未知异常工况的发现是精细化工业生产的关键,集群工业时间序列是发现未知工况类型的有效方法。然而,从工业时间序列中发现未知的异常工作状态对现有的时间序列聚类方法来说是一个挑战。本研究提出了一种新的先验知识增强无监督形状集学习方法,通过可解释的子序列发现异常和有意义的工作状态。提出了一种先验特征提取模块,将先验知识转化为数据模型的可识别形式。先验知识包含异常工作状态信息,知识增强聚类模块可以通过将先验特征与数据特征相结合来学习表示异常工作状态的信息形状集。此外,先验知识和数据的偏好在学习阶段会自我调整。对实际铝电解过程、模拟田纳西伊斯曼过程和连续搅拌槽加热器过程的数值试验结果验证了所提出方法的优越性能。所提出的方法为先验知识和数据模型的融合提供了新的视角。它还为解决工业过程中异常未知工况发现问题提供了一种新方法。关键词:先验知识,铝电解,时间序列,Shapelet,聚类
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