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XBar控制图全解析：核心元素与算法详解

SPC（统计过程控制）控制图是现代制造业中提升质量管理的重要工具，通过实时监控过程变化，快速识别异常以确保过程稳定性。XBar控制图专注于子组均值的变化，结合中心线与控制限，识别潜在异常和偏差。其支持多种标准差估计方法与检验规则，适用于多阶段过程分析。SmartNotebook的SPC插件简化了XBar控制图的制作，提供数据加载、参数设置、规则配置和报告生成的一体化功能，为质量工程师高效监测和改进生产流程提供支持。

  • 2025-06-04
  • 阅读623

大模型关键技术与未来发展方向———从ChatGPT谈起

大规模预训练模型,也被称为“基座模型”或“大模型”,目前被认为是通用人工智能技术的核心引擎,已经成为了全球科技竞争焦点。本文归纳总结了以聊天生成预训练转换器(ChatGenerative Pre-trained Transformer,ChatGPT)为代表的生成式大模型技术研究现状和发展趋势,从大模型基座、大模型人类偏好对齐、大模型推理与评价、多模态大模型、大模型安全可控五个方面讨论了当前大模型研究的现状和挑战,并结合我国人工智能研究特点,简要分析了大模型未来的重点发展方向。

  • 2024-10-04
  • 阅读1127

程建伟博士：自主可控多物理场软件研发及其在直流输电领域的应用

2024年6月6日，中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。南网科研院生技中心程建伟博士作了“自主可控多物理场软件研发及其在直流输电领域的应用”的特邀报告，分享了南方电网TRSim多物理场软件的研发和工程应用创新成果。征得程博士同意，特与您分享!

  • 2024-09-04
  • 阅读733

面向多场景学习的高速EMU牵引电机故障诊断的SFCDA模型

针对高速动车组的在多场景学习下面临的计算效率低，场景适应能力不足的问题，如：单源域和单目标域（1S1T）。单源域和多目标域（1SmT）。小和不平衡（S&I）故障诊断。构建了一种基于稀疏滤波的交叉域自适应轴承故障诊断模型，有效地提高了高速牵引电机轴承故障诊断模型的泛化能力。

  • 2024-09-12
  • 阅读278

文福拴教授：中国电力市场化改革的回顾、现状与展望

2024年5月31日—6月2日，由中国电机工程学会新型电力系统风险控制与安全评估专委会、西安交通大学、《智慧电力》编辑部、《电力系统保护与控制》杂志社主办，武汉大学承办的第二届智慧电力能源安全论坛在湖北省武汉市召开。会议邀请浙江大学教授文福拴作了题为“中国电力市场化改革的回顾、现状与展望”的专题报告。征得文教授同意，特与您分享。

  • 2024-09-04
  • 阅读491

蔡旭教授：主力电源型风光场站关键技术及实证

2024年5月30日—31日，第六届“清洁能源发展与消纳”论坛在西安隆重召开。本届论坛以"阳光之路，新质发展"为主题，邀请全国电力及相关行业百余位专家学者，从政策、技术、体制机制等方面开展研究与探讨，共同探索一条具有中国特色的大规模清洁能源发展之路。 会上，上海交通大学蔡旭教授作了题为“主力电源型风光场站关键技术及实证”的报告，征得蔡旭教授同意，特与您分享！

  • 2024-09-04
  • 阅读420

直流微电网中双向DC/DC变换器的先进控制技术综述

1.？综述了直流微电网中双向DC/DC变换器的先进控制技术，重点关注解决恒功率负载(CPL)和脉冲功率负载(PPL)问题。 2. 详细分析了模型预测控制、反步法控制、滑模控制等多种先进控制方法在CPL和PPL问题中的应用及其特点。

  • 2024-09-08
  • 阅读409

【Energy】用于安全关键能源系统可靠健康监测的不确定性感知深度学习

近年来，深度学习技术的重大进步促进了能源系统智能健康监测方法的发展。然而，在处理核能系统等安全关键能源系统时，具有点估计的传统深度学习模型无法解释预测中的固有不确定性，这一局限性对为关键操作提供可靠和值得信赖的决策支持提出了挑战。为了克服这一挑战，本研究提出了一种新的智能监测方法，该方法集成了不确定性感知的深度神经网络。首先，提出了一个基于时空状态矩阵的信号预处理方法，以提高特征提取能力，从而有效地整合各种多源数据。其次，开发了一种概率分布，为所有网络参数生成预测不确定性，从而能够评估模型输出的置信度，不仅适用于已知的操作场景，也适用于未知的操作场景。最后，使用已建立的先进核能研究平台和公共核事故模拟平台进行实验，确保所提出方法在实际环境中的有效性和适用性。总体而言，拟议的方法显著提高了监测输出的可靠性和可信度，同时降低了与安全关键能源系统决策过程相关的风险。关键词：安全关键能源系统、不确定性感知深度学习、智能健康监测、值得信赖的决策。

  • 2024-10-08
  • 阅读359