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基于多关联层网络半监督方法的行星齿轮箱故障诊断

振动信号通过进一步提取敏感特征,可以有效地代表设备故障信息,用于故障诊断。然而,传统的监督诊断需要大量的标记样本,特征提取和选择主要是人工完成的,成本高,耗时长。 深度学习(Deep Learning,DL)可以自动提取故障敏感特征,有效提高故障诊断的识别率,而半监督学习(Semi-Supervised Learning,SSL)可以将标记和未标记的数据一起训练模型,提高识别准确率。

  • 2025-02-11
  • 阅读359

研究梳理与未来展望‖机械故障诊断深度学习方法总结

在设备的故障检测中,有约30%-40%的设备故障是由轴承故障引起的,因此本文将列举有关检测轴承故障使用到的相关数据集,模型和算法。

  • 2025-02-12
  • 阅读297

山东科技大学轴承齿轮数据集介绍

山东科技大学(Shandong University of Science and Technology, SDUST)旋转机械传动部件故障植入试验台如图1所示,是由镇江天语科技有限公司加工制造

  • 2025-02-12
  • 阅读422

设备关键指标—MTBF和MTTR

提到企业的设备关键指标,很多人就会想到MTBF和MTTR,我们来聊一聊MTBF和MTTR是什么,在设备管理工作中又是如何应用的。

  • 2025-02-23
  • 阅读317

汽轮发电机组摩擦振动的诊断

动静摩擦是机组比较常见的一种振动现象。特别在新机投产或大修后,因为这个阶段动静间隙需要有一个磨合过程。这个阶段如果发生振动不稳定,应该将动静摩擦作为一个重点进行排查。

  • 2025-02-25
  • 阅读332

汽轮机现场动平衡一次加准法的实践

随着电力需求的增长,大容量机组的数量日趋庞大,机组轴系越来越复杂,振动问题也越来越突出。大机组进行振动的动平衡处理,需要启动整套汽轮机、锅炉及相关辅助设备,每次启动至少要4个小时以上,按照常规的动平衡过程,一般要启停3次以上,在整个过程中,机组基本都处于烧油状态,仅燃油消耗就达数百吨,短期内的反复启停机对整个机组系统也是很大考验。因此,在动平衡处理中,都力争能用最少的启停次数将振动降低到满意的范围内。一次加准法力求将动平衡所需要的启停次数降低到最少,节约启动费用和开机时间,这对大型机组来说具有非常可观的经济效益。

  • 2025-02-25
  • 阅读406

清华大学任一夫教授报告|面向电气设备智能故障诊断的故障样本迁移增强方法研究

清华大学任一夫教授报告 | 面向电气设备智能故障诊断的故障样本迁移增强方法研究

  • 2025-02-28
  • 阅读647

黄莹教授、王国腾博士:基于构网型风机和不控整流单元的海上风电直流送出技术

在海上风电运行与控制分论坛上浙江大学电气工程学院助理研究员王国腾博士作了题为“基于构网型风机和不控整流单元的海上风电直流送出技术”的报告。征得黄莹教授、王国腾博士同意,特与您分享!

  • 2024-09-05
  • 阅读565
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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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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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