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正确认识模态分析

模态分析(modal analysis)是研究结构动态特性的一种有效方法之一,主要应用于工程振动领域。模态通常指结构的固有振动特性,每一阶模态都有特定的固有频率、阻尼比和振型。获取上述模态参数的过程称为模态分析。它可以分为数值模态分析和试验模态分析。

  • 2024-07-01
  • 阅读389

万字长文详解AI大模型的原理、应用与未来趋势

在自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)的浩瀚星空中,大语言模型(Large Language Models, LLMs)如同一颗璀璨的新星,正在改变我们与语言、与机器交互的方式。本章将带您踏上一段探索之旅,揭示大语言模型的发展历程、独特魅力及其在现实世界中的多彩应用。

  • 2024-07-01
  • 阅读340

数据中台与业务中台平台架构设计方案

对于企业前台应用,以支持按用户为中心的持续规模化创新为导向,中台可支撑快速响应业务创新、降低业务探索成本对于企业后台系统,将中台作为前台应用与后台系统的变速齿轮,以沉淀的中台能力来连接变化较慢的后台资源,再以这些灵活组合、重用的中台能力去灵活响应快速变化的前台需求

  • 2024-06-26
  • 阅读316

大型风力发电机组健康管理技术报告

本次分享是由湖南大学黄守道教授的报告,“大型风力发电机组健康管理技术”。该PPT分享仅做知识传播用途,如有侵权请后台联系小编删除。

  • 2024-06-16
  • 阅读674

【IEEETIE】基于补偿信号的浮选过程双速率操作反馈解耦控制

浮选工业过程是一个具有装置和操作层结构的强非线性、耦合的多变量级联过程。为了解决其运行控制问题,本文将设备层和运行层的非线性动态特性和扰动描述为先前采样的未建模动态及其变化率,并提出一种基于补偿信号的双速率操作反馈自适应解耦控制方法。首先,设计了一个由控制器驱动模型、比例-积分控制器、未建模动态补偿器(UDC)和未建模动态变化率补偿器(UDCRC)组成的设备层控制器。然后,将设备层闭环系统和操作层系统统一在同一时间尺度上,从而获得受控对象模型。提出了一种系统辨识算法来获取该模型的参数。利用这些参数,设计了一个由控制器驱动模型、比例-积分微分控制器、反馈解耦控制器、UDC和UDCRC组成的操作层控制器。最后,给出了所提出的辨识算法的收敛性证明和闭环系统稳定性分析,并在半实物系统中进行了仿真实验,验证了所提出方法的有效性。

  • 2024-06-16
  • 阅读363

【IEEETII】铝土矿磨矿过程操作优化控制的中尺度粒度预测模型

本文研究了使用中尺度动力学模型来配合铝土矿磨矿过程的操作优化控制。在本文中,我们提出了一种新的建模框架,将离散分布参数宏观模型和中尺度动力学模型相结合来预测磨削产品的粒度。中尺度动力学方法不需要明确的过程模型,因为它将过程描述为一个随机过程。然而,高计算需求阻碍了动力学模型使用在线设置。我们通过嵌入一个基于τ-leap方法的加速算法来克服这个问题。利用实验数据对所提出的模型进行了验证。最后,提出了铝土矿磨矿操作优化控制的解决方案,并证明了该预测模型与其他模块的协同作用。

  • 2024-06-17
  • 阅读448

基于深度学习的机械故障诊断可解释性方面

工学博士,担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》《控制与决策》等期刊审稿专家,擅长领域:现代信号处理,机器学习,深度学习,数字孪生,时间序列分析,设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。

  • 2024-06-17
  • 阅读298

【IEEETIM】基于双非负绞杀的LSTM软传感器输入变量选择与结构优化

软传感器作为一种重要的智能检测技术,已广泛应用于现代加工行业,实现对产品质量的有效监测和预测。然而,在实际工业过程建模中,模型输入和结构的冗余通常会导致建模复杂性增加和模型性能下降。在本研究中,提出了一种基于双非负绞杀(DNNG)方法的长短期记忆(LSTM)软传感器输入变量选择和结构优化算法。首先,使用过程数据集构建训练有素的初始LSTM模型,以捕捉工业过程的时间动态行为。其次,将DNNG算法集成到LSTM中,以减少输入变量和隐藏节点的冗余。该策略有效地为模型选择了最一致的输入变量,同时通过消除冗余的递归隐藏节点来简化LSTM结构,以降低模型过拟合的风险。此外,通过将网格搜索与块交叉验证相结合来确定模型的超参数。最后,通过数值算例将所开发的算法与其他最先进的算法进行了比较,并用于预测燃煤电厂脱硫系统净烟气排放中的SO2浓度。对比结果表明,该算法有效地消除了冗余变量,简化了模型结构,同时比其他算法具有更好的预测性能。

  • 2024-06-17
  • 阅读497
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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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