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iWorker云MES

云MES帮助企业解决生产的问题,基于MES管理+云平台储存+大数据运算而来,区别于一般管理系统,云MES操作运行不需要独立的服务器去储存和运行,而是通过云端进行数据、储存、运行,最后将计算完的数据在MES系统上呈现,呈现端普遍为PC、手机。

  • 2021-03-31
  • 阅读1325
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  • 63页
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机械设计图册.第4卷-977页

采用智能系统可以实现对工作过程及时的效验,通过效验来将分析的结果在第一时间向监控中心进行传达。其次在机械设计的过程中为了满足智能化制造的需要也要对相应的数控加工平台进行开发。

  • 2022-02-07
  • 阅读1325
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  • 977页
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机械加工工艺手册_第3卷_系统技术卷(第二版)

应用在机械制造的过程中在提升工作效率的同时也能对工作的安全和质量进行保障。在我国当前机械制造业发展中虽然对智能化的技术进行了应用,但是由于对于智能化的技术发展处在初期阶段

  • 2022-02-07
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  • 961页
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[MySQL.Cookbook(第2版)].(美)迪布瓦.中文版.扫描版

《MySQL Cookbook(中文版)》为各个层次的、没有时间和精力来从头解决MySQL问题的用户提供了大量简练、精辟的代码段和可用的示例,每节都阐述了代码应该如何工作及原因所在。

  • 2022-03-09
  • 阅读1306
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  • 951页
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中国信通究院新基建产品手册

建设新型基础设施,是我国立足当前、着眼未来的重大战略部署。2018 年 12 月中央经济工作会议提出,加快 5G 商用步伐,加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。2019 年中央政治局会议和中央经济工作会议再次指出,加快推进信息网络等新型基础设施建设,加强战略性、网络型基础设施建设。2020 年2 月,中央政治局会议强调要推动 5G 网络、工业互联网等加快发展。3 月,政治局常务委员会会议进一步强调,加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度。

  • 2021-03-17
  • 阅读1283
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  • 63页
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MSET(多变量状态估计)算法

MSET(Multivariate State Estimation Technique)是由Singer等提出的一种非线性的多元预测诊断技术,是一种通过分析对比实际监测参数与设备正常运行时的健康数据为基础,对正常运行时的各个参数进行运算并做出估计,以这种正常的状态估计作为标准。当得到实际的运行数据时,同样以健康数据为基础,并找到实际数据与健康数据的关联程度,以此对实际运行状态做出估计,这种"程度"是通过权值向量来决定的,用于衡量实际状态与正常状态的相似性。最终对健康状态与实际运行状态的估计结果进行对比分折,并引入残差的概念,最终进行诊断。目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用。

  • 2022-08-14
  • 阅读1274

基于实车运行数据的锂离子电池健康状态估计

准确估计锂离子电池健康状态(State of health,SOH)对电动汽车安全管理具有重要意义,针对实车数据存在电池状态不完整、工况复杂、数据质量差的问题,该文提出面向实车数据的多工况健康因子提取SOH 联合估计方法。首先,提出实车运行数据工况重构方法,将数据划分为行驶片段和充电片段,降低电池工况复杂性。然后,分别构建行驶工况和充电工况的SOH评价模型用于SOH估计。对于行驶工况,选择内阻作为SOH评价指标,通过等效电路模型辨识内阻参数,基于 Auto-LightGBM的电池内阻建模方法估算SOH;对于充电工况,选择容量作为SOH 评价指标并通过提取恒流充电片段计算电池容量,再提取容量的影响特征,建立容量模型并估计电池SOH。结果表明,基于内阻和容量的建模方法平均绝对百分比误差均小于9%。最后,建立结合充电与放电的SOH综合评价模型,提出融合充放电片段的电池SOH联合估计方法,基于实车运行数据的SOH误差在2%以内,并在实验室数据和多辆实车数据上验证方法的可靠性和适应性。

  • 2024-06-08
  • 阅读1268

修程修制——动车组设计寿命中后期运维策略研究

2007年4月,我国首批动车组上线运营;截至2023年5月,部分动车组运营时间已超16年,累积运营里程超800万km。经过10余年的运用,我国动车组部分已达到或超过设计寿命中期,逐步进入设计寿命中后期阶段。我国运营时间超过10年的部分车型动车组服役寿命状况见表1。 由表1可知,各车型设计寿命参差不齐,其中,CRH1A为25年、CRH5A为30年、其他车型均为20年。目前,CRH1A/2A/3C/5A动车组的最长运营时间已达到或超过15年,其中CRH2A最长运营时间甚至超过17年,剩余设计寿命仅3年,已进入设计寿命中后期阶段。

  • 2024-05-05
  • 阅读1267
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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