对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
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。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
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旋转频率，也称为转速或旋转速率（符号ν，小写希腊字母nu，也作n），是物体绕轴旋转的频率。其国际单位制单位是秒的倒数(s ？1 )；其他常见测量单位包括赫兹(Hz)、每秒周期数(cps) 和每分钟转数(rpm)。
为创造一个设备完好、环境整洁、秩序井然的生产环境，进一步提升现场设备卫生管理水平。本着“谁主管谁负责”、“谁污染谁负责”的原则，持续提高公司设备现场管理水平。
在当前电力巡检管理工作中，依然沿用传统的以人为主的模式，随着电力行业的飞速发展，传统电力人工巡检方式已逐渐难以满足日益增长的电力运维需求。在这样的大背景下，新型电力智能巡检系统应运而生，它就像电力领域的一位智慧守护者，为电力系统的稳定运行保驾护航。
本公众号主要介绍机械状态监测、故障诊断、寿命预测、智能制造等相关前沿研究和进展。欢迎关注本公众号获取领域最新文献解读。
？无监督异常检测 （AD） 方法，无论是基于重建的还是基于预测的，都根据残差确定异常。单个变量中的偶尔突变可能会导致残差超过限值。事实上，这种突变并不是系统运行机制的变化。因此，系统级异常很难表征。复杂网络（或“图”）非常适合建模和表征复杂系统的演化规律。但是，大多数工业场景都没有图表。因此，提出了一种自监督变分图自动编码器 （SS-VGAE） 方法。首先，通过去趋势互相关分析 （DCCA） 构建多源传感器动态图;其次，设计目标和自我监督学习任务。目标任务是重建输入图结构，以最大限度地减少重建损失。自我监督的任务是学习潜在空间中超球体的最佳中心，以便尽可能地将平均特征聚集到中心。多任务联合优化允许同时考虑高维和低维空间特征，从而提高异常分数的可靠性。然后，计算异常分数的分布并将其集成到系统运行状况指标 （HI） 中。系统 HI 更适用于辅助决策。最后，通过核个人计算机瞬态分析仪 （PCTRAN） 模拟数据和 Skoltech 异常基准 （SKAB） 数据证明了所提方法的优越性，即更好的检测精度和鲁棒性。最后但并非最不重要的一点是，发现系统性异常使变量之间的相关性更强。
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