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弱电工程网络传输基础知识讲解(17页 PPT)

双绞线由两根绝缘铜导线相互缠绕而成。 两根绝缘的铜导线按一定密度互相绞在一起,可降低信号干扰的程度,每一根导线在传输中辐射的电波也会被另一根线上发出的电波抵消。 把一对或多对双绞线放在一个绝缘套管中便成了双绞线电缆,在局域网中常用双绞线4对双绞线组成的

  • 2024-09-23
  • 阅读216
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  • 17页
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罗萍萍副教授:考虑有源配电网可靠性和脆弱性的储能多目标规划

随着高比例可再生能源接入,配电网的可靠稳定运行受到多重不确定因素影响。为此,提出一种考虑配电网可靠性和脆弱性的储能选址定容优化方法。首先,计及风光和负荷的不确定性,通过改进K-means聚类算法和同步回代消除算法得到不确定运行场景集合。然后,优化利用储能闲置容量和功率参与能量市场和调频辅助服务市场,修正储能系统运行计划。其次,建立以配电网年综合成本、系统电量缺供期望值和配电网综合脆弱性指标为优化目标的储能多目标规划模型。同时,在考虑负荷转供的基础上,计及储能系统的可用性,利用基于优化模型的配电网可靠性评估方法计算可靠性指标。最后,采用基于Tent 混沌映射与自适应变异策略的多目标差分进化算法进行模型求解。以IEEE 33节点配电系统进行算例仿真分析,通过设置不同的方案验证了所提模型及算法的优越性。

  • 2024-09-26
  • 阅读356

工业大数据技术方案(26页 PPT)

神经网络是一组模拟人脑进行模式识别的算法组合,通过聚类或者标记原始数据进行数据感知,它可以识别真实世界包含在向量中的数据,如图片、声音、文本等。

  • 2024-11-18
  • 阅读328
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  • 24页
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综述|设备状态监测中处理工业数据分布不平衡的重采样技术(上中下)

在实际工业场景中,机器大多数时间都处于正常工作状态,而故障状态下的时间则非常短。因此,收集到的故障数据非常有限,这导致了故障诊断数据集的不平衡,故障样本的数量远少于正常样本。此外,随着制造业的快速发展,机器设备变得越来越复杂,这使得收集的故障数据中存在噪声、类重叠、类内和类间不平衡、多类不平衡以及时间序列不平衡等问题。因此,解决这些问题已成为故障诊断领域的研究热点和难点,并出现了许多解决方法。本文将从数据预处理、特征提取以及分类器改进三个方面进行全面梳理。同时,还描述了不平衡数据分类方法在工业场景中的应用。最后,总结了不平衡数据分类研究领域面临的挑战,并提出了未来可能的研究方向。

  • 2024-11-18
  • 阅读407

不平衡数据分类中的数据重采样比较研究

机器学习在异常检测、疾病诊断等许多不同领域的应用中,普遍存在类别分布不平衡的数据现象。数据重采样是解决不平衡数据分类问题最通用的方法,近年来学术界提出了合成数据采样、聚类采样以及集成采样等一系列算法。各算法所采样生成的数据集各具特性,对不同类型分类器的作用各不相同。

  • 2024-11-18
  • 阅读319

炼化企业以预知维修为导向的设备完整性管

中国石化武汉分公司 创造性提出了以预知维修为导向的设备完整性管理体系三维实践架构,发明预知 维修技术工具成功应用,设备管理业务全流程数字化处理,建立设备关键绩效指标体系,配套完成 “专业管理+区域协同”两级矩阵组织架构改革,有效植入设备完整性管理信息平台。

  • 2024-11-19
  • 阅读350

【IEEETIM】Multirate-Former:一种基于Transformer的高效分层网络,用于多速率工业过程的多步预测

由于工业过程中测量技术和成本的限制,在均匀采样率下很难获得具有不同特性的变量(如流量和温度)的测量值。这导致所收集的工业过程数据普遍存在多速率采样特性,给工业过程的质量预测带来了巨大挑战。为了解决这个问题,本文提出了一种基于Transformer模型的新型质量预测建模方法,称为多速率工业过程的多速率成形器。首先,通过将数据变量排列到相同的采样率来对原始数据进行分块。然后,通过多层卷积网络和变换器完成数据的分层粗粒度和细粒度互补。值得注意的是,提出了一种新的采样型编码方法来探索多速率过程数据的缺失模式。经过上述预训练后,为后续的微调过程提供了修补的完整数据集和更好的初始权重。最后,利用质量变量的多步预测误差对整个网络参数进行微调。该方法应用于工业脱丁烷塔和实际工业加氢裂化过程的多速率多步预测。实验结果表明,在处理多采样率类型的工业过程数据方面,该方法优于其他最先进的方法。关键词:多速率工业过程,多速率成形器,多步预测,采样类型编码。

  • 2024-12-03
  • 阅读446

振动谱分析入门:初学者必备技巧

过去,振动数据分析是技术专家的专属领域,但如今,工程师、维修规划人员、设施经理和管理人员都需要进行这一分析。这种转变的原因在于,随着对振动数据在机器可靠性管理中的依赖增加,加之来自远程传感器和基于云的监控系统的大量数据流使得数据采集变得更加便捷。

  • 2025-02-12
  • 阅读560
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