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【IEEETFS】微分卷积模糊时间序列预测

时间序列预测（FTSF）是一种应用广泛的典型预测方法。传统的FTSF被视为一个专家系统，这导致其无法识别未定义的特征。上述是FTSF预测不佳的主要原因。为了解决这个问题，提出的模型差分模糊卷积神经网络（DFCNN）利用卷积神经网络重新实现了具有可学习能力的FTSF。DFCNN能够识别潜在信息并提高预测精度。得益于神经网络的可学习能力，在FTSF中建立的模糊规则的长度被扩展到专家系统无法处理的任意长度。同时，由于非平稳时间序列的趋势，FTSF通常无法实现令人满意的非平稳时间系列性能。非平稳时间序列的趋势导致FTSF建立的模糊集无效，导致预测失败。DFCNN利用差分算法削弱非平稳时间系列，使DFCNN能够以较低的误差预测非平稳时间串，而FTSF无法以令人满意的性能进行预测。经过大量实验，DFCNN具有良好的预测效果，领先于现有的FTSE和常见的时间序列预测算法。最后，DFCNN为改进FTSF提供了进一步的思路，并具有持续的研究价值。 关键词：卷积神经网络、深度学习、预测、模糊时间序列。

  • 2024-12-12
  • 阅读419

信息技术发展司：以场景为切入点解决制造业数字化转型整体问题

近日，《数字化转型》2024年第1期刊发信息技术发展司文章《构建重点行业“一图四清单”推动制造业数字化转型走深向实》。 本文介绍了推进制造业数字化转型的主要挑战，总结了以场景为切入点解决制造业数字化转型的整体问题，并提出了“一图四清单”的主要思路和作用。建议各级主管部门、产学研用各界依托“一图四清单”理清数字化发展路径，完善政策指引，优化资源要素配置，科学开展诊断评估，以“一链一策”“一业一策”“一企一策”引导各界明确转型方向，实现“点－线－面”分类推进数字化转型。以“一图四清单”凝聚发展共识，健全体系建设，促进供需对接，为构建现代化产业体系夯实基础。

  • 2024-12-12
  • 阅读1248

周游副教授：基于气泡产生起始温度的变压器短期过载预警方法

变压器过载运行容易导致油纸绝缘系统产生气泡进而造成故障，但目前只以140 ℃作为热点温度限值，未能考虑实际运行状态对气泡起始温度的影响，难以充分发挥设备的最大利用效益。针对上述问题，综合国内外油纸绝缘气泡产生起始温度的试验提出了适用于实际工况下的变压器气泡产生起始预警温度计算方法。根据变压器的运行年限、油中水分含量和海拔等运行参数估算出变压器内部油纸绝缘系统产生气泡的起始温度。以该温度的90%作为预警温度，表征变压器能够承受的最大荷载能力。利用贝叶斯网络建立了短期负荷预测模型，结合绕组热点温度计算方法实现了变压器热点温度的短期预测。提出了一种变压器短期过载预警方法，并证实了该方法能够充分考虑变压器的运行实况，对未来的过载情况提前发出告警，指导相关运维部门开展变压器的过载停运和负荷转移工作，减少变压器停运和绝缘故障的发生。

  • 2024-10-11
  • 阅读554

设备状态监测中处理工业数据分部不平衡的重采样技术(上）

本期给大家推荐魏建安教授的设备状态监测中处理工业数据分部不平衡的重采样技术综述。在工业生产中，机器设备大部分时间处于正常运行状态，故障发生的时间极为短暂，导致故障数据稀缺，数据集普遍存在不平衡问题。随着制造业的快速发展，复杂设备的故障数据往往伴随噪声和多重不平衡现象，给故障诊断带来巨大挑战。本文将从数据预处理、特征提取和分类器改进三个方面，系统分析当前不平衡数据分类的主要方法，并探讨这些方法在工业场景中的应用及未来研究方向。

  • 2024-11-06
  • 阅读599

基于单侧对齐策略下的类别缺失鲁棒域自适应故障诊断

在本文中，我们证明了当目标训练数据集中存在缺失类别时，直接应用对抗域自适应技术会导致性能下降。为了克服这个问题，我们利用源域的类间关系提出了单侧对齐，这是一种简单而有效的训练策略。我们在故障诊断任务上的实验展示了所提出的领域自适应方法在工业应用中的潜力，其中缺失类别的问题对所应用的方法施加了显着的限制。发展所提出的模型在样本缺失情况下的性能是未来的发展方向之一。

  • 2024-11-06
  • 阅读526

轴承损伤形式及应对策略（一）|剥落、表皮剥落、刮伤、轻微擦伤、断裂

在大数据驱动和深度学习赋能的今天，针对旋转机械故障诊断的研究层出不穷。但目前绝大部分研究聚焦的是故障特征提取、深度学习算法开发与改进。作为机械行业学习/从业者，我们似乎在计算机技术快速发展的今天逐渐遗忘了基础知识的研究：轴承到底有哪些损伤形式（试验台人为缺口、激光点蚀与真实损伤形式差距有多大）、各类损伤产生的原因是什么、工程实际的损伤具体表现形式是什么，在研究轴承故障诊断今生的同时，轴承故障的前世不应被我们逐渐忘记，该系列将和大家分享和交流轴承损伤形式及应对策略，由于作者水平有限，文章的介绍难免有误，欢迎交流讨论！ 分享的轴承损伤基础知识将按以下内容进行展开，损伤特征信号及诊断方法将在后续进行介绍： 第一期：轴承滚动痕迹/磨损路径、轴承的剥落、表皮剥落、刮伤、轻微擦伤、断裂 第二期：轴承的裂纹、保持架的损伤、压痕、点蚀、磨损、微动磨损 第三期：轴承的伪布氏压痕、蠕变、咬粘、电蚀、锈蚀、安装伤痕、变色

  • 2024-11-06
  • 阅读779

基于局部加权PSFA的非线性动态过程虚拟传感器建模

本文提出了一种扩展的PSFA，用于处理复杂的动态和非线性工业过程数据。传统的PSFA算法只考虑动态特性，而忽略了非线性信息。为了解决这个问题，将局部加权技术引入PSFA的动态LVM中，以获得LWPSFA。在LWPSFA中，计算了两种权重来设计非线性近似的WLLF。然后，使用EM算法计算参数。最后，将提出的LWPSFA方法用于两个真实工业过程的软测量建模。实验结果表明，LWPSFA的性能远优于PSFA和OPSFA，具有更高的R'和更低的RMSE。然而，在未来的工作中可以考虑一些改进的局限性。首先，这两个重要参数（和）应该通过优化方法获得。此外，在许多过程中，实际噪声可能不服从高斯分布。因此，如何在噪声非高斯分布的情况下更新LWPSFA将是未来研究的重点。最后，如何处理LWPSFA中缺失的输入数据的问题值得研究。

  • 2024-11-06
  • 阅读555

图解DeepSeek-R1的创新训练和推理模型实现原理

DeepSeek-R1的发布在AI发展进程中具有里程碑式的意义，尤其对机器学习研发社区而言意义重大，主要原因有二：开源策略：提供了经过轻量化处理的蒸馏版本技术透明：公开分享了如何构建类似OpenAI O1这样对的推理模型的完整训练方法

  • 2025-02-21
  • 阅读1313