必须将机器、员工、服务者等通过移动 互联网、物联网等先进技术无缝连接； ？ 系统整体必须是一个“有机整体”，相 互之间互联互通，覆盖全业务、全流程、 全角色；
工业互联网是连接工业全系统、全产业链、全价值链 ，支撑工业智能化发展的关键基础设施 ，是新一代信息 技术与制造业深度融合所形成的新兴业态和应用模式 ，是互联网从消费领域向生产领域、从虚拟经济向实体 经济拓展的核心载体。
智慧水务系统解决方案,智慧水务系统解决方案,智慧水务系统解决方案,智慧水务系统解决方案,智慧水务系统解决方案,智慧水务系统解决方案
水是城市发展最重要的基础资源，水务行业是中国乃至世界上所有国家和地区最重要的城市基本服务行业之一，水务包含市政原水、供水、排水、污水处理、固废处理、水资源回收利用、水文水利等内容。 水务作为传统的城市基础设施行业之一，随着城市发展、城镇化建设、水资源污染和短缺等原因，使水行业面临更加复杂的挑战。
北村水系是佛山市南海区的主要内河涌水系之一, 位于珠江三角洲河网区, 属于广佛交界的重点区域 ，河涌污染历史欠账较多 ，影响佛山水道、西南涌等广佛跨界河涌的稳定达标。
水务行业产业链包括原水资源的开发与输送，自来水处理与输送，污水的收集、处理与排放，相关设施的设计与建造等，还包括一些相应的衍生行业，如再生水的生产与利用，污水处理后所产生污泥的处理等。
水务精细化、智慧化管理是水务事业发展的要求和大趋势，其资源共享，业务协同，智慧应用建设理念能够满足水务信息化在新形势下的发展要求。
智慧水务大数据云平台解决方案（46页），智慧水务大数据云平台解决方案（46页），智慧水务大数据云平台解决方案（46页）
没有账户，需要注册
本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
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。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
