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基于深度隐变量状态空间模型的轴承退化预测

滚动轴承是机械传动设备的核心部件,预测其退化趋势对于保障设备的安全稳定运行至关重要。目前,大多数基于状态空间模型(SSMs)的轴承退化预测方法都采用线性函数或简单的非线性函数(如指数函数、幂函数)来建立状态和测量方程。然而,这些方法无法适应实际应用中复杂多变的非线性退化过程。针对这一问题,论文开发了一种基于深度隐变量的状态空间退化模型,并将其应用于轴承退化预测。所提方法继承了状态空间模型的优点,能够以结构化的方式对不确定性进行建模。此外,通过引入微分预变换,进一步提高了模型的长期预测性能。为了验证提出模型在预测轴承退化方面的有效性,论文使用了PRONOSTIA平台的轴承数据集和真实的风力涡轮机轴承数据进行了实验。实验结果表明,论文所提方法在轴承退化预测精度方面优于现有方法,充分证明了模型的优越性能。

  • 2024-09-01
  • 阅读1308

综述|旋转机械复合故障诊断的现状、挑战与机遇

复合故障作为导致旋转机械非预期停机的主要故障,大大增加了故障诊断的难度。为了解决复合故障诊断( CFD ,compound fault diagnosis)的现实难题,近年来,来自工业界和学术界的研究人员和工程师们已经取得了许多重大突破。不可否认,许多著名的研究人员对故障诊断进行了系统的研究。然而,先前的综述文章更多关注单个或独立故障的故障诊断,导致CFD仍然缺乏全面的调研。因此,为了满足上述要求,有必要对旋转机械复合故障的故障诊断方法或算法进行深入的综述,并揭示潜在的挑战与机遇,这将引导和激励读者致力于提升故障诊断技术的有效性和实用性。具体来说,实现复合故障识别的方式,详细介绍了CFD方法的相关背景,包括相关定义和一种新的分类方法。然后,基于过去几十年的相关出版物,对CFD的最新应用进行了综述。最后,总结了实现CFD在故障诊断中的挑战和机遇,并给出了本综述的结论。我们相信,这篇综述文章可以从不同的方面为潜在的读者和经验丰富的研究人员提供一个系统的CFD指南。

  • 2024-09-01
  • 阅读1386

天线技术基础知识

天线是一种变换器,它把传输线上传播的导行波,变换成在无界媒介(通常是自由空间)中传播的电磁波,或者进行相反的变换。 在无线电设备中,天线是用来发射或接收电磁波的部件。

  • 2024-09-26
  • 阅读890

干散货装卸搬运方法概述

这些年来,在世界货物海运量中,散物年运输量约占世界年总海运运输量的14%左右,是仅次于石油运输量、居世界货物海运量第二位的货类。在散货运输量中,煤炭和矿石的运量又约占了90%

  • 2024-07-25
  • 阅读911
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  • 77页
  • ppt

百度智慧课堂-VR教室产品(26页 PPT)

虚拟现实 (VR )是—种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真 ,具有沉浸式、强交互、真 实性强的特点。VR是人工智能领域中重要的技术及应用场景 ,作为教育信息化的重要技术手段和发展方向 ,通过生动、形 象、互动的形式 ,能够有效传递知识 ,增强理解记忆 ,拓展视野 ,提升学习兴趣及专注度。 虚拟现实在教育部多个重要文件中被提及 ,包括推广VR+教学 ,建设VR学科 ,培养VR师资力量。VR同教育结合获 得广泛关注和政策支持。

  • 2024-07-23
  • 阅读978
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  • 26页
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普通机床如何改造成数控机床

针对大多数企业,具有数量众多和较长使用寿命的普通机床,其加工精度较低、不能批量生产,自动化程度不高,自适应性差,但考虑投资成本,产业的连续性,又不能马上被淘汰,购买新的数控机床是提高产品质量和效率的重要途径,但是成本高,许多企业在短时间内无法实现,这严重阻碍企业设备更新的步伐。企业要在激烈的市场竞争中获得生存、求得发展,就必须在最短的时间内以优异的质量、低廉的成本,制造出合乎市场需要的、性能合适的产品。为此改造现有旧机床、配备与之相适应的数控系统,把普通机床改装成数控机床,不失为一条投资少、提升产品质量及生产效率的捷径,是当前许多企业对现有设备更新换代的首选办法,也是提高机床数控化率的一条有效途径。

  • 2024-07-17
  • 阅读1024

三冲量汽包水位控制原理及应用教程

锅炉汽包水位是锅炉生产过程的主要工艺指标,同时也是保证锅炉安全运行的主要条件之一。汽包水位过高,使汽产生带液现象,不仅降低慈汽的产量和质量,而且还会使过热器结垢,或使汽轮机叶片损坏;当汽包水位过低时,轻则影响水汽平衡,重则烧干锅炉,严重时会导致锅炉爆炸事故的发生

  • 2024-07-17
  • 阅读909

蓄电池结构与充放电基本原理

蓄电池是电池中的一种,它的作用是能把有限的电能储存起来,在合适的地方使用。它的工作原理就是把化学能转化为电能。

  • 2024-07-18
  • 阅读950
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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产品介绍

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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2026工业网络现状报告

十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开,依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景,形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。

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