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HPPC脉冲响应下锂电池二阶RC模型在线参数识别-递归最小二乘算法

HPPC脉冲响应下锂电池二阶RC模型在线参数识别-递归最小二乘算法

  • 2024-11-17
  • 阅读311

电池系统管理|电池单体-电池包老化模型搭建概述

目前的寿命模型更多地应用于电池性能评估,基本无法在线应用。——结论

  • 2024-11-17
  • 阅读345

万字长文详解工业物联网(IIoT)架构

正在开发多种技术模块,以提供实现工业物联网所需的必要解决方案。然而,这可以通过云提供的资源(例如处理、应用程序和服务)来实现。尽管如此,也存在一些负面因素,例如带宽、互联网服务变化、延迟、缺乏对传输到云的垃圾数据的过滤以及安全性。从另一个角度来看,这些情况是正在研究的挑战,以满足这个新工业时代的需求,这意味着学术界、公司和财团的重要贡献正在实现方向的转变,通过利用云的潜力,但现在是在生产工厂附近或周边。为了实现这一任务,一些物联网技术支柱被用作基础,例如雾计算平台 (FCP)、边缘计算 (EC) 的设计,并考虑 IT 和运营技术 (IT 和 OT) 之间合作的需要,旨在加速这种情况产生的范式转变。本研究的目的是对最近针对制造业IIoT实施的分层和扁平对等(P2P)架构的研究进行系统的文献综述(SLR),分析这些架构的成功之处和弱点,例如延迟、安全性、计算方法、虚拟化架构、制造执行系统(MES)中的雾计算(FC)、服务质量(QoS)和连接性,目的是激发在使用这些新技术实施IIoT时可能的研究要点。

  • 2024-11-17
  • 阅读437

田猛副教授:配电信息物理系统协同维修问题研究

武汉理工大学田猛副教授做了题为“Coordinated Repair Crew Dispatch Problem for Cyber-physical Distribution System”的报告,征得田猛副教授同意,特与您分享!

  • 2024-10-11
  • 阅读323

数据质量管理:6个维度,50个检查项

大数据时代,数据资产及其价值利用能力逐渐成为构成企业核心竞争力的关键要素;然而,大数据应用必须建立在质量可靠的数据之上才有意义,建立在低质量甚至错误数据之上的应用有可能与其初心南辕北辙、背道而驰。因此,数据质量正是企业应用数据的瓶颈,高质量的数据可以决定数据应用的上限,而低质量的数据则必然拉低数据应用的下限。

  • 2024-11-25
  • 阅读395

数据库基础知识

DBMS(Database Management System)是负责数据库搭建、使用和维护的大型系统软件 DBMS对数据进行统一控制管理,以保证数据的完整性和安全性。 数据库、数据库管理系统以及关联应用,共同组成了数据库系统(DBS)

  • 2024-11-11
  • 阅读221

控制系统-导数(速率)控制

导数控制通过监控过程变量的变化速率(速度),以更接近目标设定值的方式运行,同时尽量减少超调和振荡。

  • 2025-02-05
  • 阅读287

IEEETIM多尺度深度注意Q网络:一种用于齿轮箱不平衡故障诊断的深度强化学习新方法

确保机械驱动系统的安全在很大程度上依赖于准确的变速箱故障诊断。然而,实际多工况和不均匀样本分布的存在使变速箱的故障诊断更具挑战性。尽管使用卷积神经网络(CNNs)的智能故障诊断(IFD)已经显示出有希望的结果,但它们通常需要强大的反馈学习和经验丰富的超参数调整来完成不同的任务。在本文中,从深度强化学习(DRL)的角度提出了一种新的方法,称为多尺度深度注意力Q网络(MDAQN),用于不平衡齿轮箱故障诊断。引入了一种考虑类间偏差的不平衡分类马尔可夫决策过程(ICMDP),作为数据不平衡情况下增强分类策略学习的环境模拟。此外,设计了一种新的多尺度注意力卷积网络作为深度Q网络(DQN)算法的代理结构,从而提高了在复杂运行条件下的判别特征学习能力。通过利用DRL的弱反馈交互,对诊断模型进行训练,从而有效地进行不平衡齿轮箱故障诊断。在三个齿轮箱不平衡数据集上的实验结果表明,MDAQN表现出优越的特征提取能力和泛化能力,与多种现有方法相比,准确率超过99.0%。Index Terms—注意力,深度强化学习(DRL),变速箱,不平衡故障诊断,多尺度学习

  • 2024-12-23
  • 阅读455
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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