基于边界感知的工业设备故障命名实体识别方法

命名实体识别在识别工业设备故障方面发挥关键作用,有助于故障预测、维护管理和智能决策。针对工业设备故障数据中存在的嵌套结构和长跨度问题,提出一种边界感知的实体识别方法。该方法通过边界感知精准定位实体跨距,并结合类别预测判断实体跨距的所属类别,以提高识别性能。此外,为解决标注数据的缺乏的问题,还构建面向工业设备故障的实体识别数据集。实验结果证明了该方法在工业设备故障实体识别方面的有效性,并为后续数据分析和知识图谱的构建提供了坚实基础。

《工业设备及管道防腐蚀工程技术标准》GB/T 50726-2023修订技术内容解读

国家标准《工业设备及管道防腐蚀工程技术标准》GB/T 50726-2023是在合并原《工业设备及管道防腐蚀工程施工规范》GB 50726-2011和《工业设备及管道防腐蚀工程施工质量验收规范》GB 50727-2011基础上增加设计内容修订而成,本文对新修订的技术内容进行了解读,以便于工业设备及管道防腐蚀工程设计、施工、质量检验和验收等工程技术人员能准确理解和使用本标准。

基于ICEEMDAN模糊熵与Bi-LSTM的工业设备健康状态预测

工业设备健康状态关系着工业生产能否正常进行,为此提出一种基于改进自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的工业设备健康状态预测方法。ICEEMDAN用于将原始音频信号进行分解得到若干个固有模态函数(IMF)分量,通过计算相关系数选取最佳分量组进行信号重构,然后计算重构IMF分量的模糊熵值构造特征向量集合,最后再输入到Bi-LSTM网络进行模型训练和预测。实验结果表明:相较于其他模型,基于ICEEMDAN模糊熵和Bi-LSTM的工业设备健康状态预测方法,能够有效提取音频信号特征,并准确进行健康状态预测。

基于域泛化的工业设备无监督异常声音检测算法

在工业场景中,因为设备异常现象的罕见性和高度多样化,以及机器的操作条件或环境噪声在训练和测试阶段的不同,会改变训练和测试数据之间的声学特性。为解决上述问题,提出一种基于联合深度学习和变分贝叶斯高斯混合模型的无监督异常声音检测算法。通过两种神经网络联合训练进行信息提取,并利用变分贝叶斯高斯混合模型对其所获得的嵌入进行聚类分析;引入一种新的混合示例数据增强方法,用多种方式相结合的替代方法来生成示例,以对齐不同域之间的分布;应用了一种改进的子集群AdaCos损失函数,以排除潜在的异常值。实验结果表明,该方法在三种工业机器类型的数据集上目标域的平均曲线下面积达到了79.03%,平均F 1分数达到了67.23%;对比基线模型,谐波平均值提升约20%,在工业设备无监督异常声音检测中表现良好。

基于字符增强的工业设备故障命名实体识别

针对工业设备故障领域训练数据少、实体结构复杂和实体分布不均匀等问题,文中构建了工业设备故障命名实体识别语料库。为解决字符级命名实体识别模型难以表示工业设备故障领域的专业词汇信息问题,文中提出一种基于字符增强的工业设备故障命名实体识别模型。在嵌入层,直接在RoBERTa-WWM(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach with Whole Word Masking)的Transformer层之间融入专业词汇信息,将单词信息分配给其包含的每个字来达到增强语义的目的,通过BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)获得全局语义信息,利用CRF(Conditional Random Field)学习相邻标签之间的依赖关系,以获得最佳句子级标签序列。实验结果证明,所提模型对工业设备故障命名实体识别任务具有良好的效果,平均F1值达到了92.403%。

大型工业设备周期性激振对建筑物的影响分析

在实际工程中,大型工业设备在工作时,常规设计和施工的工业厂房可能会出现明显的振动,这种振动可能影响建筑物的安全性和稳定性。深入探讨了大型工业设备在运行过程中所产生的周期性激振对建筑物的稳定性和安全性的影响,通过对比设备振动频率与建筑物固有频率,揭示了设备运行中周期性激振是导致共振的主要原因。提出了针对性的解决策略及可供借鉴的经验,包括采取结构加固措施、改变建筑物的固有频率以及改变设备的运行频率等。通过这些综合措施,有效控制和减小了建筑物因设备振动而产生的共振现象,保障了整个结构的长期安全运行。

基于一维卷积网络的工业设备故障智能诊断系统设计

为了对工业设备进行在线、离线软故障诊断,提出了一种基于数据驱动的方法,该方法是基于周期性突发注入和非侵入式电容耦合的一维卷积网络故障诊断新方法。使用非侵入式电容耦合提取软故障特征,利用不同脉冲序列作为周期入射信号,使用一维卷积网络模型学习高级特征,根据合成信号来消除盲点问题。实验结果表明,提出的故障智能诊断系统可以在在线和离线状态下进行故障诊断,模型搭建简单,易于实现,并且平均分类准确率均较高,适用于在实际生产,符合工业自动化发展需求。

工业设备数字孪生就绪度和成熟度评估指标体系

在工业设备数字化过程中,数字孪生系统的实施存在缺少科学实施路径、实施成效难以量化的问题。从实施角度出发,提出了一种面向工程应用的工业设备数字孪生系统总体架构和实施要素,同时给出了一套实施路径。在此基础上,面向工业设备用户、设备生产商、系统开发商等不同主体,提出工业设备数字孪生就绪度评估和应用成熟度评估指标体系,用以评估实施基础和实施成效。最后通过一个实例对实施路径和指标体系进行了验证。

大型工业设备安装工程财务风险管理探讨

在我国经济高速发展的推动下,工业建设的速度也在不断地加快,在工业生产中,大型工业设备必不可少,但这类设备安装也带来了大量的资金支出,因此建立一套基于大型工业设备安装工程的财务风险控制体系 , 这对于工业企业来说具有重要意义。基于此,本文结合大型工业设备安装工程的特点,针对此类工程的主要财务风险问题,提出了几点管理对策,旨在有效防控大型工业设备安装工程中的财务风险,助力工业企业发展。

基于MEMS技术的工业设备振动监测系统研究

随着工业设备监测节点的大规模增加以及监测时长的提升,如何在大规模振动信号中进行有效监测成为当前亟待解决的问题。因此,研究提出了一种微机电系统技术基础上的工业设备振动监测系统。通过微机电系统技术的加速度计以及哈希算法进行了监测系统终端设计,并结合边缘计算进行了系统程序开发。验证显示,研究提出的系统振动信号频域比与东华DH5981型号的数据采集卡增加了4.49%,且提出的监测系统计算出的哈希码与实际振动信号一致,多个信号的监测评估结果与实际结果一致率高达100%。结果表明,研究提出的微机电系统技术基础上的工业设备振动监测系统在大规模振动信号监测中具有可行性和有效性。利用微机电系统技术进行振动信号的采集,并结合哈希算法进行信号的处理与计算在工业设备的振动信号监测中具有积极的实践意义。

基于工业设备平台服务的采购模式管理研究

随着科技的迅猛发展和数字化转型的浪潮席卷全球,工业设备平台服务作为一种新型采购管理工具,正逐渐引起企业的广泛关注和应用。本文介绍了工业设备平台服务以及传统采购模式存在的问题。随后,重点研究了工业设备平台服务的采购模式管理,包括需求分析与采购规划、供应商管理与选择策略、采购流程优化与集成等,为企业提供了更智能、高效和灵活的采购管理解决方案。

工业设备安装技术的应用要点分析

在工业设备安装时,材料的选用、设备的坚固性、耐用性等方面的考虑,是保证安装安全稳定的关键因素。本文对工业设备安装工艺中的关键技术问题进行了深入的探讨,目的是通过对安装工艺进行优化,提高工艺水平,保证设备长期高效稳定运行。希望通过本项目的研究,能够为实际工程中的设备安装提供理论指导与技术支撑。在工业生产这个大舞台上,每一个设备的安装,都是保证整个生产过程顺利进行的重要环节。工业设备的安装非常重要,不仅关系到设备本身的性能,而且关系到整个生产系统的安全、稳定和经济运行。

工业设备安装施工质量的影响因素及控制策略

工业机械设备在工业行业发展过程中发挥着重要的作用,直接影响着工业生产效率和企业经济效益。随着科技不断发展,大型工业设备逐渐增多,其结构更为复杂,这就对工业机械设备安装工程提出了更高的标准和要求。伴随着新时代工程和外界环境的巨大变化,工程行业也在向着现代工程的方向发展,这就使得以前的工程机械设备安装技术逐渐与工程的现代化发展不相适应,使得工程的现代化发展受到了严重的制约。基于此,主要探究了工业机电设备安装工程的特点和技术要点,分析了项目管理中存在的问题,并提出了相应有效措施,以供相关工作人员参考。

工业设备安装施工质量的影响因素及控制策略——以河北中标石化厂为例

工业设备对促进工业行业发展有着重要作用,工业设备安装施工质量的优劣可以直接影响到设备运行效率和工业生产产量。加强对工业设备安装施工质量的管理控制,有助于推动工业行业伴随新时代工程的发展共同进步,从而使我国工业生产水平迈向一个新的台阶。本文将对工业设备安装施工质量的影响因素进行具体阐述,并提出工业企业可以采用强化安装前期准备工作、完善质量管理体系、加强施工材料质量控制、组织设备试运行活动等策略,进一步提高工业设备安装质量,提高安装施工效率。

面向工业设备自动化的物联网应用技术分析研究

随着物联网技术的快速发展,万物互联的时代已到来。在保障工业设备安全性、可靠性、稳定性的前提下,工业设备的全过程监控势在必行。传统的工业设备在运行时无法实现数据的远程传输,工业设备信息监控存在区域盲区。文章分析了物联网技术与工业设备自动化现状,探讨了物联网技术在工业设备自动化控制中的应用,通过采用多种数据传输形式,有效实现工业设备的远端传输,达到全流程监控的目标,进而有利保障工业设备的运行安全。

基于物联网与计算机技术的工业设备监控系统设计方案分析

随着全球工业化持续发展,我国工业领域取得一系列成果,促进了信息化技术持续发展和应用。目前,为了满足智能化、自动化发展要求,物联网、计算机技术等在工业领域得到广泛应用。从工业设备监控角度出发,以物联网和计算机技术为基础,提出一种工业设备监控系统设计方案。通过实验对系统设计方案进行检验,结果表明所设计方案合理且可行,可为我国工业企业进一步实现智能化发展目标提供支持。

某工业设备钢结构平台振动问题的动力测试与分析

以某工业设备钢结构平台外激励下的振动问题为背景,对该平台振动设备开启状态与自然扰动状态下典型位置加速度、速度响应进行了动力测试,采用3D3S(V14.10)软件建立了整体与局部模型并进行了模态分析;然后,采用ABAQUS软件对考虑简化振动条件下的结构进行了谐响应分析,分析结果表明,激励频率并非共振显著频率;最后,进行了简化振动条件下的瞬态动力学分析,并对增加板厚与加大梁柱截面2种加固方式进行了减振效果对比分析,分析结果表明,对该类型钢结构平台,增加楼板刚度及结构刚度不能够显著降低振动水平,针对类似结构,应采取隔振措施来解决设备激励导致的结构振动问题。

工业设备内部缺陷的红外热诊断研究

文章介绍了红外热诊断的基本理论和一般方法 ,并以圆柱型设备为例对该方法的实现过程进行了阐述。

利用三维激光扫描技术进行工业设备三维重建及变形分析

提出一种应用三维激光扫描技术对大型复杂工业设备通过三维重建进行变形监测的新方法。首先,应用三维激光扫描仪对工厂设备进行扫描,把扫描得到的多站数据进行拼接,得到完整的点云模型;然后应用三维重建软件对点云模型进行三维实体模型重建。最后,应用三维重建模型和点云模型制作出检测位置的剖面图和平面图,通过与原始数据的对比,检测工业设备的沉降和变形情况。

基于OPC UA的工业设备数据采集系统

为了解决工业设备协议多样性给工厂数据采集和统一监控带来的难题,研究了基于OPC UA的数据采集系统。以PLC、工业机器人和数控机床等工业设备为研究对象,通过工业以太网建立与本地监控服务器的连接。在本地监控服务器根据不同的工业设备通信协议设计不同的数据采集驱动和数据转换插件,并统一管理。基于OPC UASDK和配置界面生成的XML文件构建OPC UA地址空间,从而建立设备的OPC UA服务器。OPC UA服务器用以存储采集并转换后的实时数据和OPC UA客户端交互,同时将转换后的数据上传到云端存储系统供进一步数据分析。系统基于.Net平台开发,采用C#语言和.net framework框架构建整个本地监控服务器端,并且采用WPF设计本地监控服务器端的监控和配置界面。云端结合Redis和MySQL实现对运行数据的存储。最后通过实验验证了所提系统的可行性和完整性。