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电动机噪声:如何识别原因并实施解决方案

确定电动机噪声的来源通常比解决问题更具挑战性。然而,采用系统的调查方法可以缩小可能的原因,从而使问题更容易解决——有一个前提。如果噪声源自电动机设计本身(例如制造缺陷或异常),那么解决方案可能是不切实际或无法实现的。考虑到这一点,我们将回顾电动机噪声的主要来源——磁噪声、机械噪声和风噪声——以及它们的成因和减少或消除它们的方法。

  • 2025-02-12
  • 阅读539

频率切片图谱模型及其在轴承故障特征提取中的应用

复杂的电气设备在恶劣环境中会对轴承等关键零部件的健康造成重大威胁。微弱特征往往隐藏在诸多干扰之中,这给机械零部件的故障特征提取带来很大的困难。本文提出一种基于频率切片的图谱模型(Frequency Slice Graph Spectrum Model, FSGS Model),意在从提升的数据维度中搜寻契合轴承故障的特征信息。首先,以时频域中的频率切片组为图结构顶点,构造拉普拉斯矩阵。在保留时域特征的基础上,挖掘了故障特征在频谱中的联系。其次,建立了时频图傅里叶聚类。通过二叉树结构对聚类谱的阶数进行塔式分解并重构,提供了不同阶数组合。为了增加识别准确度,采用了谐波谱峭度(HSK)选择最优重构图谱带。通过构造仿真信号验证了该方法的可行性,并且应用于轴承内圈、外圈的故障诊断。与其它常用技术的比较验证了该方法的有效性。

  • 2025-02-12
  • 阅读699

全球人工智能投资报告—投资总额创纪录

全球人工智能投资报告—投资总额创纪录

  • 2025-02-12
  • 阅读519

【RSER】工业过程的能源消耗和碳排放预测:现状、挑战和前景

工业过程消耗大量能源并排放大量二氧化碳。借助准确的能源消耗和碳排放预测,工业企业将更容易实现清洁生产,优化能源结构,通过更深入地控制生产情况来降低生产成本和碳排放。由于机器学习建模方法的过度饱和,预测模型在提高准确性和提取数据特征方面面临困难。引入深度学习方法来解决这些问题,然而,数据传输中关键参数和异常的不准确测量加剧了工业大数据的不确定性。这使得基于机器学习的预测模型表现出很强的不确定性和较差的泛化能力。因此,提高当前工业能耗和碳排放预测模型在不同工业情景下的准确性非常困难。本文总结了近年来工业过程能耗和碳减排预测的研究。结合当前工业过程的实际问题,本文总结了三种预测模型:(i)基于深度学习和模型不确定性相结合的多步预测模型,(i)结合机制和数据驱动方法的预测模型,以及(ii)基于智能算法的预测模型。这些模型将成为未来建立通用工业过程能耗和碳排放预测模型的新途径。关键词:系统集成与分析、碳排放、节能减排、深度学习、人工智能

  • 2024-10-09
  • 阅读657

双馈风力发电机转轴微动磨损原因分析及预防措施

摘 要?针对双馈风力发电机转轴微动磨损故障,从发电机的振动,转轴与轴承内圈的配合以及材料性能等方面进行分析,认为轴承原始游隙过小,轴承过盈量偏小,机组振动偏大以及摩擦副材料性能不足是导致转轴呈蜂窝状损伤形貌的原因。通过增大转轴与轴承内圈间的过盈量和轴承原始游隙,减小振动,在接触副涂抹防蠕动膏的措施,有效解决了转轴微动磨损问题,保障了风力发电机的可靠运行。关键词?滚动轴承;风力发电机组;微动磨损;过盈配合;振动;径向游隙

  • 2024-11-01
  • 阅读516

振动频谱分析技术应用于轴承故障

在振动领域,人们普遍认为轴承的剥落过程分为四个阶段:从第一个微观迹象到严重损坏的轴承。有些人将过程分为四个以上的阶段,并且增量更细,但过程仍然是相同的。

  • 2024-11-01
  • 阅读312

故障与诊断:齿轮箱故障简易诊断方法详解

由于齿轮箱结构复杂,频率成分多,齿轮箱简易振动诊断方法一般应具备时域分析和频谱分析两种测试处理和分析手段,并在长期定时定点检测的基础上进行。齿轮箱简易诊断方法一般由振动测试参数和简易诊断仪器选择、结构分析、测点选择、测试时间间隔选择、建立特征参数档案、判断标准选择和制定、定时或调整时间间隔进行振动测试、趋势分析、仪器定期标定九个部分组成。

  • 2024-11-05
  • 阅读491

轴承滚动循环疲劳建模的多尺度概述

滚动轴承是汽车工业、 涡轮机和精密机械的基础部件, 其是不同机构和组件的组成部分。轴承用于传递载荷和运动, 同时为机械零件提供结构支承。轴承由与机械零件配合的外圈、 内圈和多个滚动体组成。根据滚子类型(即圆柱滚子、 球面滚子、 圆锥滚子)对轴承进行分类, 并可根据载荷和润滑要求进行使用。在高速涡轮机、 精密机械、 汽车和航空航天工业中, 轴承在使用过程中承受高交变载荷。轴承在数亿次应力循环的非比例加载下运转。轴承材料在滚动接触疲劳(RCF)下的响应取决于许多因素, 即接触应力、 摩擦系数、 残余应力、 碳化物体积分数、 夹杂物和轴承材料显微组织。在运转过程中, 随着应力循环的进行, 次表面区域的显微组织、 微观织构、 残余压应力和局部硬度发生变化, 使RCF现象更加复杂和不均匀。此外, 非金属夹杂物、 表面缺陷、 滑移和乏油润滑状态会进一步导致轴承使用寿命的离散性和不确定性。

  • 2024-11-01
  • 阅读360
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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