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【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255

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541

新型配电网智能感知与弹性增强优化调控技术

介绍新型配电网智能感知与弹性增强优化调控技术,如增强弹性感知力的智能感知,含高比例分布式电源的配电网三相建模与潮流分析,配电网间歇性源荷接纳能力建模、分析评估与综合接纳能力提升等。

  • 2024-06-14
  • 阅读251

(完整版)氨法脱硫废水处理工艺流程.(详细方案)

脱硫装置产生的废水经由废水输送泵送至废水处理系统,采用化学加药和接触泥浆连续处理废水,沉淀出来的固形物在澄清浓缩器中分离浓缩,清水排入厂区指定排放点,经澄清/浓缩器浓缩排出的泥浆送至板框压滤机脱水后外运。

  • 2024-06-14
  • 阅读207

预测性维护-从数据到决策:PHM过程

工业监控和维护涉及多个业务流程,目的是以最低成本保持系统的运行状态。因此,我们经常谈到故障检测、故障诊断、控制和/或缓解措施的选择(预防性或纠正性),以及这些措施随时间的规划。这些步骤比喻性地对应于首先“感知”某些现象,然后“理解”这些现象,最后“采取行动”来应对这些现象。正如我们已经提到的,另一种方法(互补但不排他)并不是事后理解刚刚表现出来的现象(故障),而是尝试预见它们的发生,以便采取相应的保护措施。这就是“故障预测”的目标。“检测”、“诊断”和“预测”过程的相对位置如图1.5a所示

  • 2024-06-14
  • 阅读260

【IEEETII】用于IIoT剩余使用寿命预测的T2张量辅助多尺度Transformer

本文提出了一种用于复杂设备关键部件RUL的T2张量辅助多尺度Transformer,以捕捉多尺度时间模式。我们新颖地提出了时间数据和T2张量的张量化表示,并开发了一种高阶Transformer来提取T2张量的多尺度时间特征。针对该模型,提出了一种具有TRdecom位置的轻量级方法。他们提出的模型在准确性和效率方面具有卓越的能力。然而,我们提出的方法只是初步尝试,未来我们需要进一步研究数据处理,并将这种方法与分布式张量计算和云边缘协作等技术相结合,以提高模型的性能。

  • 2024-06-14
  • 阅读273

【IEEESensorsJournal】KSLDTNet:工业过程多步预测的关键样本定位和蒸馏Transformer网络

在本研究中,提出了一种新的基于KSLD TNet的轻量级深度学习模型,该模型可以有效地简化特征提取,增强对数据集中关键样本信息的提取。通过对关键样本的定位和提取,设计了一种基于传统Transformer网络的创新预测框架,从图书搜索的角度提高了工业过程的多步预测精度。两个真实的工业数据集证明了所提出的预测框架的优越性能。与最先进的方法相比,所提出的方法在多步预测精度和模型计算效率方面具有优势。由于该方法的样本简化机制可以减少模型计算量,因此更适合于工业大数据环境。在未来的研究中,我们将考虑如何使用本地化的关键样本进行扩充,以在小样本数据的背景下提高模型性能。

  • 2024-06-14
  • 阅读438

基于关系网络的轴承剩余使用寿命预测方法

针对轴承全寿命周期数据获取困难、训练样本少的问题,提出一种基于关系网络的轴承剩余使用寿命 (Remaining useful life,RUL) 预测方法。

  • 2024-06-14
  • 阅读208
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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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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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