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【论文荐读|EAAI】基于高斯混合模型的轴承早期故障无监督健康指数估计新方法

提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的新型无监督健康指标(GMM-HI)方法,用于早期故障检测。这种方法利用GMM来估计初始正常数据的分布,并使用Wasserstein距离来测量当前数据分布与初始分布的差异,从而对轴承的退化过程进行可视化。 采用保序回归的方法来校正监测信号中存在的虚假波动,提高了HI的准确性。 通过在3个轴承数据集上的实验验证,结果表明GMM-HI能够有效检测轴承的早期故障,并可用于对轴承健康状态进行分级,同时还可以为余寿预测设置统一的失效阈值,优于其他常用的HI方法。

  • 2024-06-08
  • 阅读305

大型齿轮箱信号分析处理与故障诊断模块

欢迎装备智能维护、设备故障诊断、制造过程质量控制、人工智能、机器视觉、缺陷检测、智能物联系统等智能制造方面的项目协作、系统开发、学术研究等合作(注:系统目前不开源),欢迎各位来电来信联系。

  • 2024-06-08
  • 阅读221

【IEEESensorsJournal】KSLDTNet:工业过程多步预测的关键样本定位和蒸馏Transformer网络

在本研究中,提出了一种新的基于KSLD TNet的轻量级深度学习模型,该模型可以有效地简化特征提取,增强对数据集中关键样本信息的提取。通过对关键样本的定位和提取,设计了一种基于传统Transformer网络的创新预测框架,从图书搜索的角度提高了工业过程的多步预测精度。两个真实的工业数据集证明了所提出的预测框架的优越性能。与最先进的方法相比,所提出的方法在多步预测精度和模型计算效率方面具有优势。由于该方法的样本简化机制可以减少模型计算量,因此更适合于工业大数据环境。在未来的研究中,我们将考虑如何使用本地化的关键样本进行扩充,以在小样本数据的背景下提高模型性能。

  • 2024-06-14
  • 阅读438

【IEEETII】用于IIoT剩余使用寿命预测的T2张量辅助多尺度Transformer

本文提出了一种用于复杂设备关键部件RUL的T2张量辅助多尺度Transformer,以捕捉多尺度时间模式。我们新颖地提出了时间数据和T2张量的张量化表示,并开发了一种高阶Transformer来提取T2张量的多尺度时间特征。针对该模型,提出了一种具有TRdecom位置的轻量级方法。他们提出的模型在准确性和效率方面具有卓越的能力。然而,我们提出的方法只是初步尝试,未来我们需要进一步研究数据处理,并将这种方法与分布式张量计算和云边缘协作等技术相结合,以提高模型的性能。

  • 2024-06-14
  • 阅读273

通过网闸技术实现内外网隔离

近年来,随着我国信息化建设步伐的加快,“电子政务”应运而生,并以前所未有的速度发展。电子政务体现在社会生活的各个方面:工商注册申报、网上报税、网上报关、基金项目申报等等。电子政务与国家和个人的利益密切相关,在我国电子政务系统建设中外部网络连接着广大民众,内部网络连接着政府公务员桌面办公系统,专网连接着各级政府的信息系统,在外网、内网、专网之间交换信息是基本要求。如何在保证内网和专网资源安全的前提下,实现从民众到政府的网络畅通、资源共享、方便快捷是电子政务系统建设中必须解决的技术问题。一般采取的方法是在内网与外网之间实行防火墙的逻辑隔离在内网与专网之间实行物理隔离。本文将介绍大汉网络公司基于网闸技术构建内外网一体化门户的案例。

  • 2024-07-04
  • 阅读246

图解;蜂窝物联网技术

物联网,是通过通信技术和信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。口物联网的核心和基础仍然是互联网,它是在互联网基础上的延伸和扩展。口物联网的本质是借助连接技术和计算技术,将各种事物变成数字化整体的一个部分。

  • 2024-07-23
  • 阅读230

新能源氢能汽车氢燃料电池的研究和设计

氢能汽车是以氢为主要能量作为移动的汽车。一般的内燃机,通常注入柴油或汽油,氢汽车则改为使用气体氢。燃料电池和电动机会取代一般的引擎,即氢燃料电池的原理是把氢输入燃料电池中,氢原子的电子被质子交换膜阻隔,通过外电路从负极传导到正极,成为电能驱动电动机;质子却可以通过质子交换膜与氧化合为纯净的水雾排出。这样有效减少了其他燃油的汽车造成的空气污染问题。

  • 2024-06-05
  • 阅读244

综合布线管理系统之智能配线架

在综合布线管理系统中,智能配线架的使用已经越来越广泛了。电子配线架即智能配线架,(编者注:下文简称“电配”)发展到今天大概有十几年了。它的架构有哪些,连接方式分几种,实现检测的技术有什么,各自的优缺点如何,选用电配要注意哪些方面,许多读者往往不是了解得很全面。我参与电配项目有十几年,有了不少的感悟,所以我觉得有必要写一篇文章讨论一下这些问题,供大家参考。

  • 2024-06-05
  • 阅读336
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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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