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李兵:火电厂智能化系统架构及智能监盘模型研究(复述,工业控制计算机,2024.37.6)

数字化智能化技术是加速火电清洁低碳转型的关键,结合《火力发电厂智能化技术导则》及智能发电系统?ICS、?ISS?建设理念,针对不同类型电厂自动化信息化现状,提出了融合热工电气一体化的智能化系统实施架构及接口设计,可满足智能发电运行控制与运维管理两类应用的实施与扩展。在此基础上,面向火电机组少人值守需求,结合运行人员实际监盘过程,针对关键运行参数趋势预警,提出了基于趋势分析、热力系统变工况、神经网络等算法的机组智能监盘模型,可有效降低运行人员监盘强度,提高机组运行安全性,最后对提高智能化应用的实用化程度进行了探讨。

  • 2025-01-15
  • 阅读993

振动分析-技术与设备简介

任何接触过机械设备的人都对振动有所了解。作为机械制造商和维修人员,我们有责任尽量减少振动的程度,以确保产品质量和机器寿命不受其负面影响。随着机器速度和宽度的不断增加,这项工作变得愈发重要且复杂。当设备发生振动时,它实际上是在“与我们对话”。就像医生通过听诊器听到我们胸腔发出的异响一样,我们可以通过“聆听”机器产生的振动来诊断机器的健康状况。借助现代电子仪器,我们能够确定振动的源头以及导致振动问题的严重程度。一旦找出问题,维修人员可以优先处理最关键的问题。这一概念正是预测性维护(PDM)的基础。有效的PDM方案结合良好的预防性维护(PM)计划,能够最大化机器组件的使用寿命,减少停机时间,提高产品质量,并最小化灾难性故障发生的可能性。

  • 2025-01-15
  • 阅读372

数字孪生概念体系

本文梳理分析了“digital twin(数字孪生)”这一术语指代不清、边界模糊等现象给标准化和行业实践带来的困扰,指出数字孪生这一技术体系的集成性和跨学科性使得其标准化工作需要以系统化、完备的概念术语体系为基础。在现有术语工作国际标准概念体系开发原则和指南的基础上,提出了开发概念体系的改进方法和流程,包括应用系统思维和系统工程方法,评估候选上位概念的工具和步骤,开发系统完备分类的框架、原则和步骤,以及术语工作的成熟度等级。基于这些方法和流程,确定了将数字孪生体和数字孪生系统与通用术语“数字孪生”区分开来的必要性,分析了数字孪生现有21个定义及其10个上位概念,提出数字孪生体的上位概念最好是一种数字资产,而不选一种数字化表征。在此基础上,构建了包含100个概念和50个定义的系统化的数字孪生概念体系。这项工作解决了“数字孪生”术语的多义问题,验证了概念体系开发改进方法的有效性。所提出的数字孪生概念体系为数字孪生术语工作和数字孪生系统参考架构标准的制定提供了有益的输入,也为其他领域的概念体系开发提供了最佳实践。

  • 2025-01-15
  • 阅读384

什么是平均故障间隔时间(MTBF)?

MTBF(平均故障间隔时间)是一种用于预测机械设备故障之间时间的计算方法。接下来,我们将讨论MTBF的计算方法、需要注意的陷阱,以及如何提高MTBF。

  • 2025-01-14
  • 阅读1137

数字孪生智能故障诊断最新进展综述

本期给大家推荐胡昌华教授的数字孪生智能故障诊断的最新进展综述(上)。随着工业4.0时代的到来,智能制造和数字技术迅速发展,对工业设备的稳定性、可靠性和安全性提出了更高的要求。最近,数字孪生为智能故障诊断提供了一种新的解决方案。本文将从概念、关键技术、应用场景和挑战展望等方面对数字孪生技术在智能故障诊断的发展应用进行综述。

  • 2025-01-14
  • 阅读1643

163页化工动设备讲义(PPT)

163页化工动设备讲义(PPT),163页化工动设备讲义(PPT),163页化工动设备讲义(PPT)

  • 2025-01-13
  • 阅读2145

基于人工智能的风电机组故障诊断与预测性维护系统开发

基于人工智能的风电机组故障诊断与预测性维护系统开发是一个复杂且多层次的任务,涉及数据采集、预处理、特征提取、模型构建、故障诊断和预测等多个环节。以下是根据我搜索到的资料

  • 2025-01-13
  • 阅读364

PSEP基于平稳特征的协整堆叠式自动编码器模型用于非平稳过程监测

在工业过程监测中,长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而,基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征,这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题,本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型,以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征,所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后,在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。

  • 2025-01-11
  • 阅读618
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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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