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。
是常见的故障类型，以磨损和剥落为代表的局部故障占有较大比重。滚动轴承工作过程中滚动体与滚道不可避免地存在接触碰撞, 长期工作产生的接触疲劳会导致内滚道、外滚道和滚动体 出现裂纹继而引发剥落, 形成局部故障. 此外, 当滚动轴承出现轻载打滑或者过载时也会造成轴承磨损, 磨 损加剧后就会演变成局部故障.
离心式压缩机的性能受吸入压力、吸入温度、吸入流量，进气分子量组成和原动机的转速和控制特性的影响。一般多种原因相互影响发生故障或事故的情况最为常见，现将常见的故障可能的原因和处理措施，列于下面表中。
准确估计锂离子电池健康状态(State of health，SOH)对电动汽车安全管理具有重要意义，针对实车数据存在电池状态不完整、工况复杂、数据质量差的问题，该文提出面向实车数据的多工况健康因子提取SOH 联合估计方法。首先，提出实车运行数据工况重构方法，将数据划分为行驶片段和充电片段，降低电池工况复杂性。然后，分别构建行驶工况和充电工况的SOH评价模型用于SOH估计。对于行驶工况，选择内阻作为SOH评价指标，通过等效电路模型辨识内阻参数，基于 Auto-LightGBM的电池内阻建模方法估算SOH；对于充电工况，选择容量作为SOH 评价指标并通过提取恒流充电片段计算电池容量，再提取容量的影响特征，建立容量模型并估计电池SOH。结果表明，基于内阻和容量的建模方法平均绝对百分比误差均小于9%。最后，建立结合充电与放电的SOH综合评价模型，提出融合充放电片段的电池SOH联合估计方法，基于实车运行数据的SOH误差在2%以内，并在实验室数据和多辆实车数据上验证方法的可靠性和适应性。
研制完成声信号分析处理与故障诊断模块SoundAgent，形成了声信号处理各类经典算法模型，目前正开发最新的各类声信号处理算法模型，可应用于各种机械部件对象（如滑动轴承、滚动轴承、转子、齿轮箱、电机等））的各类声信号分析、故障探测、故障诊断、趋势劣化评估等，采用全Python语言，以B/S模式，通过前端与后端集成开发，采用开放的、模块化、多层架构的设计思想实现声信号分析处理与故障诊断模块，SoundAgent能应用在不同场合的设备故障诊断与监测，满足不同类型机械设备与关键部件（轴承、转子、齿轮箱等）的健康预诊与故障诊断需求。声信号分析处理与故障诊断模块可灵活地集成到各种设备故障诊断与健康预诊系统，提供完整的算法类调用接口，基于该工具箱的各种信号处理模型，可迅速建立起一套完整的基于声信号处理的设备故障诊断与健康预诊系统，也可支持各类系统研制与学术研究。声信号分析处理与故障诊断模块主要包括的算法：声学分析（声压分析、声强分析、声功率分析）、瀑布声谱图、梅尔倒谱系数、梅尔滤波器、Bark倒谱系数、线性预测倒谱系数、Gammatone滤波器倒谱系数、线性频率倒谱系数、线性预测系数、线性预测倒谱系数、相位谱根倒谱系数、幂归一化倒谱系数、归一化伽马倒谱系数等；
本篇论文是针对在实际工程中存在的故障数据不足而开展的研究，因为机械设备通常在正常工作条件下运行，由于只有正常数据可用，诊断模型的构建通常难以实现，这实际上是一种少样本故障诊断问题。因此提出了一种少样本旋转机械新的智能故障诊断方法。适合于深度学习、迁移学习、故障诊断、生成对抗网络研究领域者学习者。
数控机床在工业中被广泛使用。统计数据显示，这些机器20%的故障归因于切削工具的磨损和断裂，导致生产率损失。因此，预测这些工具的磨损可以帮助提高机器的可用性和安全性，同时确保表面状态良好并降低维护成本。
本章描述了一种获取监控数据的一般方法，这些数据代表了退化机制，是PHM应用所必需的（图2.1）。
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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”。
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。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
基本定义:5G远程驾驶指依托5G通信系统，由没有坐在驾驶位但仍能操控车辆的远程驾驶员，实时执行部分/全部动态驾驶任务和/或动态驾驶任务回退的过程。
愈运行、设备运检等方面有着体系化的保供电能力提升措施 城市配电系统:依靠网架连通度高、建设投资力度大等优势，在高可靠供电网架规划、配电自动化自 乡村配电系统:网架连通性弱、配电自动化覆盖率有限、投资回报率低，乡村供电提升难以复刻城市
本研究是IBM 商业价值研究院(IBMIBV)开展的第15期CEO调研。在2026年CEO调研中，IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作，对全球33个国家/地区的21个行业的2,000多名CEO开展了调研式访谈，其中大中华区有170名CEO接受了访谈。除量化调研数据外，研究团队还通过2025年10月至2026年4月期间开展的系列CEO访谈等深度对话，获取了丰富的洞察。这些交流聚焦领导者如何带领组织为未来蓬勃发展做好准备，话题涵盖战略与领导力、商业模式、技术、人才与文化、治理、监管、行业颠覆、合作伙伴与生态系统，以及CEO的独特角色定位。
当头条新闻聚焦于遥远的通用人工智能(AGI)时，制造业的决定性变革正在当下发生:智能体Al。它不再局限于回答问题，而是能领会目标、规划路径，并在人类的全面指导与监督下，跨越各类应用执行操作，最终实现目标。
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