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一种基于图像增强和改进卷积神经网络的新型智能轴承故障诊断方法

轴承故障诊断对确保设备正常运行至关重要。然而,机械设备的工作环境通常非常恶劣,在实际工业过程中,故障数据的收集受到限制,出现了故障样本不足的问题,这使得深度学习模型的特征提取能力急剧下降。

  • 2025-01-08
  • 阅读336

基于多传感器信息融合的齿轮箱故障诊断技术

在设计一个基于多传感器信息融合的齿轮箱故障诊断系统时,我们需要考虑以下几个关键方面:传感器的选择与部署、数据的收集与预处理、数据融合算法的设计、故障诊断模型的开发以及系统性能的评估。以下是根据我搜索到的资料,对这些方面的详细设计方案和建议。

  • 2025-01-13
  • 阅读199

西安交大:数字孪生综述-架构、使能技术、安全防护和以及未来展望

通过与其物理实体实时互动、数据同步和高效协同,数字孪生有望能够推动自主智能和安全高效的各类智慧城市服务。通过将海量物理实体及其数字孪生体通过孪生体内和孪生体间通信相互连接,数字孪生网络(Internet of Digital Twin, IoDT)可实现海量物理/虚拟实体之间的自由数据交换、动态任务合作和高效信息聚合。然而,随着IoDT不断整合各种新兴技术以孕育新生态,各类已知/未知的安全漏洞和隐私侵犯阻碍了其广泛部署。此外,诸如去中心化结构、信息中心式路由和语义式通信等IoDT的内在特点为IoDT中的安全服务提供关键挑战。本文对IoDT的系统架构、关键支撑技术以及安全和隐私问题进行了深入调研。具体地,我们首先探讨了信息物理融合交互的新型分布式IoDT架构,并讨论了其关键特性和通信模式。随后,我们调研了IoDT中安全和隐私威胁的分类,讨论了主要的研究挑战,并回顾了最先进的防御方法。最后,我们指出了与IoDT相关的新趋势和未来研究方向。

  • 2025-01-08
  • 阅读520

一种基于云端大数据的锂电池早期异常诊断、定位及分类策略

?本研究开发了基于云的分层异常检测方法。该方法包括提取电压最大偏差均值等异常特征信息,进行初始风险筛选,通过裁剪误导窗口辅助机器学习,进行整车级、单体级的异常检测,并进行类型划分,最后采用25辆实际车辆运行数据进行验证。实验结果表明,该方法具有良好的检测精度和泛化能力,能够有效评估电池异常,有望应用于云端平台实现大规模电动汽车安全监管。

  • 2025-01-08
  • 阅读330

36页PPT|三一集团灯塔工厂建设方案

三一集团是首个在制造领域获得数字化转型“全球灯塔工厂”企业。采用了物联网、云计算、大数据等多种技术手段。数字化转型使三一实现了全面的信息化管理,通过ERP、CRM、HRM等信息化系统的协同运作,实现了企业资源的高效利用和优化。三一重工的数字化转型之路不仅推动了企业自身的升级和转型,也为整个工程机械行业注入了新的活力和动力。

  • 2025-01-08
  • 阅读274

IEEETII|论文荐读!DiffusionModel+离线强化学习!RDGP:基于扩散模型逆向引导策略的ORL

本期推文将介绍一种基于扩散模型的逆向引导策略(Reverse Diffusion Guide Policy,RDGP), 用于离线强化学习。这项研究发表于《IEEE Transactions on Industrial Informatics》期刊。 离线强化学习(Offline Reinforcement Learning, ORL)通过静态数据集学习策略,而无需与环境进行进一步交互,这在工业控制系统中具有重要的潜力,因为这些系统通常面临低效的在线交互和固有的安全问题。为了减少由分布偏移引起的外推误差,ORL必须将学习到的策略限制在行为策略的支持集内。现有方法未能正确表示行为策略,通常倾向于选择支持集中具有较高密度的动作,从而导致次优的学习策略。荐读的论文提出了一种新型的ORL方法,通过扩散模型来表示行为策略,并训练反向扩散引导策略,以指导预训练的扩散模型生成动作。扩散模型具有稳定的训练过程和强大的分布表达能力,而反向扩散引导策略则能够有效地探索整个支持集,帮助生成最优动作。在面对低质量数据集时,可以进一步加入可训练的扰动,以帮助学习到的策略突破行为策略的性能限制。通过在D4RL GymMuJoCo基准上的实验结果,验证了所提方法的有效性,超越了几种最先进的ORL方法。

  • 2025-01-02
  • 阅读810

IEEETII|论文荐读!DiffusionModel在故障诊断领域的首次尝试!IVQ-LDM:可解释的潜在扩散模型

本期推文将介绍一种可解释的向量量化引导的潜在去噪扩散概率模型(Interpretable Vector Quantization-guided Latent Denoising Diffusion Probability Model,IVQ-LDM)。这项研究发表于《IEEE Transactions on Industrial Informatics》期刊。

  • 2025-01-02
  • 阅读562

设备体系管理模块有哪些内容?

设备体系管理模块是对设备进行综合管理的重要工具,它涵盖了多个方面的内容,能够帮助企业实现设备的高效管理和优化利用。

  • 2025-01-01
  • 阅读193
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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