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“智慧园区”规划方案

室外综合管线规划为合理利用有限地下空间，统筹安排工程管线，确定地下空间位置，为工程管线规划、设计、管线实施及规划管理提供依据;弱电管路共建共享，预留运营商(电信、移动、联通、广电)通讯线路。 说明:主要解决网络、电话、电视等弱电线缆在管道使用上的问题，统筹安排、合理公众号规划、避免资源浪费

  • 2024-05-28
  • 阅读248

智慧建造(BIM技术、智慧工地)在施工阶段的实践与应用

近年来，我国的建筑行业政府监管信息化建设经过多年发展，办公自动化、管理信息化的水平不断提高。但是随着政务信息资源及辖区基建工程数量的不断增长、业务处理日趋繁杂，建设工程信息化还是面临储多着诸多问题。特别是建筑工地施工现场管理一直是行业痛点，监管部门和施工企业都急需这一实际问题。

  • 2024-05-28
  • 阅读372

智慧矿山数字化转型工业大数据平台建设方案

煤矿智能化(数字矿山/智慧矿山)是煤矿综合自动化发展的新阶段，是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。建设智能化煤矿是新时期煤炭企业面临的重要任务，是煤矿企业数字化转型的基础，已成为不可逆转的发展趋势。

  • 2024-05-28
  • 阅读201

智慧博物馆（文博）解决方案

建设以集中管理+分散控制为理念，打造智慧建筑、绿色建筑为目标，实现覆盖建筑群、楼层到单一房间的博物馆智慧运营指挥中心。平台通过大屏展示各场馆管理系统、弱电系统、人员分布等实时数据，对场馆进行集中的监视与控制，实现智慧化运营管控。

  • 2024-05-28
  • 阅读203

【IEEETII】基于双向LSTM和注意力机制的工业异常检测集成生成模型

摘 要 对于新兴的工业物联网（IIoT）来说，智能异常检测是构建智能产业的关键一步。特别是爆炸性的时间序列数据对现代工业的信息挖掘和处理提出了巨大的挑战。如何识别和检测多维工业时间序列异常是一个重要问题。然而，大多数现有的研究都未能处理大量未标记的数据，从而产生了不理想的结果。在本文中，我们提出了一种新的集成深度生成模型，该模型是由基于双向长短期记忆和注意力机制（AMBiGAN）的生成对抗性网络构建的。生成器和鉴别器的结构是具有注意力机制的双向长短期记忆，可以捕捉时间序列依赖性。重构损失和生成损失测试样本训练空间和随机潜在空间的输入。实验结果表明，我们提出的AMBi GAN的检测性能有可能提高人工智能时代工业多维时间序列异常对IIoT的检测精度。

  • 2024-05-26
  • 阅读310

【IEEETII】基于多步融合Transformer模型的泡沫浮选品位预测

准确及时的泡沫品位预测在浮选泡沫工业过程中起着重要作用。然而，不同采样时间的泡沫特征序列和泡沫等级序列之间的信息往往不匹配，使得预测结果滞后。本文设计了一种多步融合Transformer （MSFT）模型。首先，我们提取多个泡沫时间序列作为输入，在多个时间序列下关联特征信息和等级信息，然后，设计一个自注意结构在多个尺度上进行融合，提高了不同时间序列下的信息相关性，最后，信息矩阵通过全连通层得到最终的预测结果。与现有泡沫品位网络递归神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)、门控递归单元、Transformer、c - dec (RNN)、特征重建-回归、Siamese时间序列和差分(LSTM)和FlotationNet模型相比，MSFT模型在所有指标中分别将基线降低了30.3%、30.3%、30%、66.9%、30%、45.8%、55.2%和52.5%

  • 2024-05-26
  • 阅读331

【IEEETII】基于注意力的区间辅助网络用于过程工业中具有缺失值的异构采样序列的数据建模

在复杂过程工业中，多元时间序列无处不在，其非线性和动力学给重要质量变量的软测量带来了两大挑战。因此，由于其强大的表示能力，门控递归单元（GRU）和长短期记忆（LSTM）网络等非线性动态模型已被用于数据序列建模。尽管这在许多工业工厂中很常见，但这些动态算法无法直接处理具有异构样本间隔和缺失值的数据序列。为此，本文提出了基于注意力的区间辅助网络（AIA-Net），用于对流程行业中具有缺失值的异质采样序列的时间信息进行自适应建模。它包括两种主要机制，分别命名为基于注意力的时间感知动态插补和区间辅助时间感知网络。减少率是通过基于注意力的时间感知动态插补引入的，以应用时间间隔的影响，并用于缺失数据的插补。间隔辅助时间感知网络在模型结构中包括时间间隔，并使用采样间隔门来校正时间序列中的时间相关性。将所提出的AIA-Net成功应用于实际加氢裂化过程，预测了轻质石脑油中C5和C6的含量。

  • 2024-05-26
  • 阅读331

【JPC】高炉炼铁过程软传感器的多时间尺度inception-time网络

时间序列预测在许多领域得到了广泛的应用，工业软传感器就是其中之一。大多数时间序列建模方法要求以相等的间隔对所有输入进行采样。然而，在工业中，过程变量通常在不同的时间尺度上以不同的间隔进行采样。为了解决这个问题，在本文中，我们设计了一个框架，使用深度学习和时间表示技术对具有多个采样频率的长时间工业数据进行建模。数据通过时间表示聚合到不同的时间尺度，网络使用瓶颈层和一维滤波器同时提取时间和空间维度上的信息。与其他方法相比，所提出的模型有了显著的改进，并已在工厂部署并每月更新。 关键词：时间序列预测，多时间尺

  • 2024-05-26
  • 阅读278