在现代通信中,随着科学技术的迅速发展,图像、数据等非话音信息在通信信息总量中所占的比例大大提高,而且这种提高的趋势仍然会继续下去。比如说,以前的手机基本上只可以打电话,发短信,不能接收文件,不能观看视频,但是现在的 3G 手机甚至 4G 手机,可以看视频,接发文件,还有很多的应用软件。语音信号所占的传输比例的确是大大减小。但是,到目前为止,在大多数通信系统中,传输最多的信息仍然是语音信号。比如说我们经常打电话,用语音发微信,听音乐,看视频等等。在可以预见的未来通信中,尽管语音信号在通信信息总量中所占的比例会有所下降,但仍然会是传输最多的信息。
与提示词、微调等大模型应用相比,AI Agent的独特之处在于其不仅能为用户提供咨询,还能直接参与决策与执行环节。Agent能够落地的核心在于。此一进步的核心在于,任务规划这一关键环节被完全委托给了AI大模型。这基于一个前提:AI大模型具备深刻洞察与感知世界的能力、丰富的记忆存储、高效的任务分解与策略优化、持续的自我反思与内在遐想,以及灵活运用各类工具的技能。
为有效地获取滚珠丝杠副精度寿命特征, 利用滚珠丝杠副磨损特征建立加速退化模型, 并且根据设计的试验装置和试验过程的摩擦力矩值变化情况, 采用参数估计方法进行退化数据的统计分析, 获得不同应力水平下的滚珠丝杠副加速退化参数模型。
通过大数据分析能够有效发现问题间的关联性,但对于挖掘问题之间的因果性却相对乏力,而后者恰恰是工业领域实现智能化转型的关键。要实现对于问题因果性的挖掘,就需要结合工业机理知识,在深入了解系统结构和运行逻辑的基础上进行分析及预测。具体到应用的关键点,最核心的一部分是故障预测与健康管理(PHM)。
随着工业技术以及新一代信息技术的迅速发展,石油、化工、电力、游乐、新能源汽车等各领域的装备日趋复杂,装备的集成化智能化程度不断提高。伴随着复杂装备的发展,其设计、制造、测试、运行维护等全寿命周期成本大幅度增加。
本文整理了十五种常见的振动故障及其特征频谱: 不平衡,不对中,偏心转子,弯曲轴,机械松动,转子摩擦,共振,皮带和皮带轮,流体动力激振,拍振,偏心转子,电机,齿轮故障,滚动轴承,滑动轴承。
轴承广泛应用于经济的各个领域。在国民经济中,他们主要涉及农业、采矿业、制造业、电力、热力、水生产和建筑业、交通运输、邮政服务等许多行业。它们用于汽车、农业机械、工业生产(加工工具)、矿山钻机、制造业纺织机械、建筑业起重机、各种传动装置等。轴承行业作为机械工业的基础和支柱,其发展水平往往代表或制约着一个国家机械工业及其他相关产业的发展水平。
本文描述了一种利用驱动齿轮箱的感应电机测得的相位电流来识别局部轮齿缺陷(如点蚀)的方法。基于多尺度熵(MSE)算法SampEn的一种新的异常检测工具,它允许在多个时间尺度上识别信号中的相关性。电机电流特征分析(MCSA)结合主成分分析(PCA),并将观察值与使用名义健康数据建立的模型预测值进行比较。仿真结果表明,该方法能够检测电流信号中的齿轮点蚀。
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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
由于现代复杂工业过程中的非线性、动力学和局部特性,深度神经网络(DNN)可能会导致次优的监测性能。为了克服这些局限性,本文首先提出了一种新的数据构造方法,将短期自相关和空间相关性建模为三维矩阵,然后对其元素进行重新排序,以更好地编码局部和时间结构。随后,我们基于自注意机制设计了一种称为远程判别注意(LDA)的新结构,以扩大原始卷积神经网络(CNN)的接受范围,从而提取全局特征。最后,我们提出了一种基于LDA的远程判别注意自编码器(LDCA)监测模型,从构建的矩阵中提取远程和局部变量之间的结构特征。通过数值例子和三相流过程验证了该方法在故障检测中的有效性。
核方法和神经网络是两种主流的非线性数据建模方法,已被广泛应用于工业过程监测。然而,它们都存在不完美的性质,因此相关应用受到限制。一方面,内核的可重构性、可扩展性和对超参数的鲁棒性不强,导致它们在大规模数据建模和监控中的性能下降。另一方面,排序为参数初始化的神经网络的高维参数空间存在严重的异常检测性能不一致,这使得行业对使用神经网络持谨慎态度。受这些事实的启发,我们提出将核和神经网络集成在一起,形成一种可扩展、可重构和性能一致的新模型结构。具体来说,通过(1)从训练集中选择关键边缘和内部数据作为隐藏层径向基函数的中心,以及(2)在训练过程中自适应调整核宽度,提出了一种基于自编码器的非平稳模式选择核(AE-NPSK)。此外,新的神经网络具有很强的性能一致性,这有助于搜索最优参数。最后,我们在具有挑战性的多模工艺上测试了所提出方法的性能。结果验证了所提出方法的有效性。关键词:核方法、人工神经网络、过程监测、多模式过程、自动编码器、径向基函数
近年来,人工神经网络因其构建具有不同程度非线性的灵活模型和有效处理大规模数据的卓越能力,在冶金、化工和机械制造业的过程监测中得到了成功的应用。然而,由于神经网络训练和初始化的高昂成本,该模型的独特性降低,导致故障检测性能更加波动。为了缓解这个问题,并受到生物神经元发射尖峰以传输信息的方式的启发,尖峰神经元被用于构建尖峰神经网络,将参数优化从传统的全局参数调整转变为两阶段分层过程。基于此,构建了类abrain离散模型的脉冲自动编码器(SNNAE)。通过数值算例,首先将SNNAE的训练过程与具有相同结构的人工神经网络的训练过程进行了比较,结果表明SNNAE在处理高度非线性数据方面具有更高的效率和精度。为了衡量其在故障检测中的有效性,然后通过相同的数值例子和三相流过程将SNNAE与最先进的方法进行比较,表明其能够显著提高非线性过程中的过程监测性能,同时显著降低其波动。关键词:人工神经网络、尖峰神经网络、故障检测、非线性过程、性能波动
大规模预训练模型,也被称为“基座模型”或“大模型”,目前被认为是通用人工智能技术的核心引擎,已经成为了全球科技竞争焦点。本文归纳总结了以聊天生成预训练转换器(ChatGenerative Pre-trained Transformer,ChatGPT)为代表的生成式大模型技术研究现状和发展趋势,从大模型基座、大模型人类偏好对齐、大模型推理与评价、多模态大模型、大模型安全可控五个方面讨论了当前大模型研究的现状和挑战,并结合我国人工智能研究特点,简要分析了大模型未来的重点发展方向。
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