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电气设备故障诊断

钢铁企业所用的电气设备常处于多尘、高温和湿度大的环境中,尤其是旋转机械,如轧机驱动电机在电气和机械方面都处于持续超载的恶劣状态下运行。一旦主电气设备故障,必然导致整个生产线停产并影响相邻生产线和生产过程,造成巨大损失。因此,任何异常的早期检测和迅速处理都是极为重要的。

  • 2024-10-20
  • 阅读419

故障预测之残差分析

在工业生产和设备运行中,故障的发生往往会导致巨大的经济损失和安全隐患。因此,准确的故障预测对于保障设备的可靠运行、提高生产效率具有至关重要的意义。残差分析作为一种有效的故障预测方法,通过对模型预测值与实际观测值之间的残差进行分析,能够及时发现设备运行中的异常情况,为故障预测提供有力支持。本文将详细阐述残差分析的原理、实现方式以及在故障预测中的应用。

  • 2025-07-06
  • 阅读1052

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524

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577

高吉普教高:微型宽频交流电场传感器设计及其电场无失真测量评价

电场信息是新型电力系统状态智能感知、信息深度融合的基础。电场测量需兼顾无失真、微型宽频、强稳定性、易集成等众多性能需求。针对新型电力系统数字化发展需求,对地线侵入造成的电场测量误差来源进行分析,提出了微型宽频交流电场传感器设计方案和电场无失真测量方法,开展了无失真电场传感器设计,并与微机电系统(microelectro mechanical systems,MEMS)和光学电场传感器进行了无失真测量效果对比。结果表明MEMS电场传感器向上偏移间隙中心2 cm时电场测量误差为13.2%,光学电场传感器的电场测量误差在3%左右。无失真电场传感器的测量误差均在2%左右,且不随传感器的偏移距离而增大或减小,实现了地线干扰的隔离效果,且电场无失真程度优于光学电场传感器。

  • 2024-08-28
  • 阅读570

有载分接开关绝缘油中金属颗粒运动规律及其对介电性能的影响

1)本文研究了有载分接开关动作过程中油中金属颗粒的运动规律及其影响,构建了动间隙电场、湍流流体场以及金属颗粒动力学三者耦合的理论及仿真模型。? ? 2)本文基于开关动作过程中金属颗粒运动的仿真结果,分析了金属颗粒“小桥”的形成原因,并通过根据颗粒浓度分区的方法提高了间隙内绝缘油介电参数的计算准确性。

  • 2024-09-05
  • 阅读557

数据中心的基础知识

数据中心,现场通常指互联网数据中心,英文缩写是IDC,也就是Internet DataCenter。 数据中心是一种物理设施,可以占用一个房间、一座建筑物或多座建筑物。 数据中心容纳了大量的计算机和数据通信设备,设有冷却、安全、运维等支持系统。 简单来说,数据中心就是一个超大号的机房。

  • 2024-09-04
  • 阅读460

北斗卫星导航系统基础知识

GNSS,也就是Global Navigation Satellite System,全球导航卫星系统。 GNSS是空基无线电导航定位系统,能在地球表面或近地空间的任何地点,为用户提供全天候的三维坐标和速 度以及时间信息。 GNSS包括一个或多个卫星星座及其支持特定工作所需的增强系统。

  • 2024-09-12
  • 阅读481
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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