智慧城市是新型城镇化的动力标志，城镇化借助智慧城市快速发展
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。
中服云方案库，涵盖大数据、AI、物联网、数字化、智能制造、智能家居、智能楼宇、智能建筑、智慧城市、智慧场景、安防、5G+、模型算法、技术软件、行业展望、行业报告等各行各业相关方案资源。
本文提出了一种扩展的PSFA，用于处理复杂的动态和非线性工业过程数据。传统的PSFA算法只考虑动态特性，而忽略了非线性信息。为了解决这个问题，将局部加权技术引入PSFA的动态LVM中，以获得LWPSFA。在LWPSFA中，计算了两种权重来设计非线性近似的WLLF。然后，使用EM算法计算参数。最后，将提出的LWPSFA方法用于两个真实工业过程的软测量建模。实验结果表明，LWPSFA的性能远优于PSFA和OPSFA，具有更高的R'和更低的RMSE。然而，在未来的工作中可以考虑一些改进的局限性。首先，这两个重要参数（和）应该通过优化方法获得。此外，在许多过程中，实际噪声可能不服从高斯分布。因此，如何在噪声非高斯分布的情况下更新LWPSFA将是未来研究的重点。最后，如何处理LWPSFA中缺失的输入数据的问题值得研究。
实现风机设备在未来时间段的故障预警、分析故障问题并诊断故障发生原因、进而研判设备健 康情况，为风机启停提供技术支撑，提升风机设备可靠运行能力
在大数据驱动和深度学习赋能的今天，针对旋转机械故障诊断的研究层出不穷。但目前绝大部分研究聚焦的是故障特征提取、深度学习算法开发与改进。作为机械行业学习/从业者，我们似乎在计算机技术快速发展的今天逐渐遗忘了基础知识的研究：轴承到底有哪些损伤形式（试验台人为缺口、激光点蚀与真实损伤形式差距有多大）、各类损伤产生的原因是什么、工程实际的损伤具体表现形式是什么，在研究轴承故障诊断今生的同时，轴承故障的前世不应被我们逐渐忘记，该系列将和大家分享和交流轴承损伤形式及应对策略，由于作者水平有限，文章的介绍难免有误，欢迎交流讨论！ 分享的轴承损伤基础知识将按以下内容进行展开，损伤特征信号及诊断方法将在后续进行介绍： 第一期：轴承滚动痕迹/磨损路径、轴承的剥落、表皮剥落、刮伤、轻微擦伤、断裂 第二期：轴承的裂纹、保持架的损伤、压痕、点蚀、磨损、微动磨损 第三期：轴承的伪布氏压痕、蠕变、咬粘、电蚀、锈蚀、安装伤痕、变色
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