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智慧全景数字工厂解决方案(59页 PPT)

我国当前处于科技技术不断发展的社会中,所以使得全球化和信息化都得到了极大的提升,我国科技的提升促使了智能制造时代的到来

  • 2022-03-28
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IJACSP基于自适应时空解耦图卷积网络的复杂工业过程质量相关故障检测方法

随着工业技术的快速发展,工业过程变得越来越复杂,呈现出大规模、多单元协作的特点。然而,目前的大多数故障检测方法都侧重于非线性、动态和其他特征,而忽略了时空信息。为了解决这个问题,本文提出了一种基于自适应时空解耦卷积网络的质量相关故障检测方法。首先,时间图卷积网络和空间图卷积网络以联合训练的形式有机结合。其次,考虑到固定图结构不能反映节点之间的动态关系,我们提出了一种自适应加权任务机制来构建嵌入先验知识的动态相关图。多注意力机制用于整合时空信息。此外,我们设计了一个解耦层来避免信息冗余。最后,利用所提出的时空图卷积网络建立回归模型,通过解耦层提取与质量相关的潜在变量,并基于Kullback-leibler散度构建统计量,以热轧带钢和Tennessee Eastman工艺为例说明了所提出方法的有效性和可行性关键词:图卷积神经网络;热轧带钢工艺;质量相关故障检测、时空关联

  • 2025-01-11
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实时数仓是一个产品还是解决方案?

而对于目前比较火热的实时数仓,市场还没有形成共识,并没有统一的定义。数据一哥认为,实时数仓和传统数仓都是一个数据仓库,只是随着业务变化,针对对不同业务场景提供支持。虽然实时数仓这个概念现在才被提到,但是很早就出现了,经历了几个重要的发展阶段。

  • 2022-09-30
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存算分离是否成为开源分布式数据库主流架构?

随着软件定义存储的不断发展,越来越多的开源分布式数据库在特殊的数据存取领域站稳了脚跟。而这些百花齐放的解决方案,不免让大家眼花缭乱。企业的IT架构是否会随着这些技术的发展而呈现革命性的变化?存算分离架构是否会成为开源分布式数据库发展下的主流架构?这些问题都需要在一定的理论和实践沉淀之后来得出结论。

  • 2022-09-30
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从管、存、算、规、治看数据资产管理

俗话说“巧妇难为无米之炊”,要做好数据分析,先要找到“好米”,也就是“好数据”。如何获取数据,又怎么能在数据中找到真正有用的“好数据”,是数据分析需要重点关注的问题。

  • 2022-09-29
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杜志叶教授:海缆瓶颈段多物理场耦合机制及数值模拟方法研究

2024年6月6日,中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。会上,武汉大学电气与自动化学院电气工程系副主任杜志叶教授作了“海缆瓶颈段多物理场耦合机制及数值模拟方法研究”的特邀报告。征得杜教授同意,特与您分享!

  • 2024-09-02
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智能制造的数字孪生详解

数字孪生是物理系统或流程的虚拟表示,可以进行实时监控、分析和优化。在智能制造的背景下,数字孪生可用于模拟和优化生产过程,预测和预防设备故障,提高零件生产的效率和质量[ 1 , 2 ]。数字孪生可以提供物理对象或系统的详细、准确的表示,包括其行为、性能以及与环境的交互[3]。数字孪生使用机器学习、数据分析和多物理场仿真来模拟和分析不同的工作条件和影响系统的其他因素[4]。数字孪生的创建是未来技术的关键组成部分,将对全球多个行业产生影响[5]。通过分析来自物理对象的数据,数字孪生可以提供实时反馈、监控其性能并在潜在问题发生之前识别它们[6]。数字孪生可用于通过模拟物理系统的行为并确定可以改进的领域来优化物理系统的运行。[7] .此外,在投资实际原型和资产之前,公司可以利用数字孪生来建模、预测和改进不同行业(包括汽车、绿色能源和航空)的产品和制造流程,[8]。因此,数字孪生可以帮助企业和制造流程在一系列行业和应用中做出更好的决策、降低成本并提高性能。

  • 2024-04-22
  • 阅读422

PHM技术——基于数据驱动的机车车轮剩余寿命预测技术

车轮是机车走行部的重要部件,不仅承受来自机车的绝大部分载荷,同时为整列车提供牵引和制动力。机车车轮受到垂向接触应力、横向力、切向摩擦力等复杂的混合应力作用。机车在运行过程中,车轮踏面、轮缘等部位的常规磨耗会导致尺寸超限问题;同时存在一定概率剥离、擦伤等伤损问题。以上问题会对机车的安全运行产生影响,因此需要对机车车轮进行相应的检测和维修,以消除安全隐患。

  • 2024-05-05
  • 阅读422
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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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