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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571

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861

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621

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470

风电机组齿轮箱故障诊断的时频分析方法研究

在风电机组齿轮箱故障诊断领域,时频分析方法是一种重要的技术手段,用于从复杂的振动信号中提取故障特征。我们可以总结出几种有效的时频分析方法,并结合机器学习算法,以提高故障诊断的准确性和效率。

  • 2025-01-02
  • 阅读347

基于时频分析的风电机组振动监测技术研究

在开发基于时频分析的风电机组振动监测技术的过程中,我们需要综合考虑风电机组振动信号的特点、时频分析方法的有效性以及实际应用中的挑战。以下是基于我搜索到的资料,对技术开发的详细规划和建议。

  • 2025-01-02
  • 阅读375

多源数据融合技术在风电机组状态监测中的应用

在本技术报告中,我们将探讨如何利用多源数据融合技术提高风电机组的运行效率和可靠性。通过综合分析现有的研究和实践案例,我们将提出一个详细的技术方案,包括数据融合方法、算法选择、系统设计和预期效果。

  • 2025-01-02
  • 阅读610

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1012
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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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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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固态电池产业化的革命性创新

弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力,能完整保留物料原始粒型与理化性能,避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。

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