6、工业网络物理系统的应用与价值

工业网络物理系统的应用与价值

1. 工业维护中的网络物理系统

网络物理系统在工业维护中展现出高度的多样性和执行自由度。当出现高复杂度的故障和错误时,过往故障解决的知识就会发挥重要作用。理想情况下,这些知识会以行动指南的形式结构化呈现。资源驾驶舱是一个合适的平台,可用于积累这些以及其他基于上下文的信息,并提供给维护人员。

随着时间推移,资源驾驶舱的使用价值不断增加,因为每次故障或错误的解决方案都会被录入系统,并与事件(工业智能数据集合)关联。当故障再次出现时,相关工作人员就能从同事的前期工作中受益,逐渐形成非个人的学习曲线的积极效果。

除了通过先进的知识管理实现维护潜力外,网络物理系统还可用于改善整体维护流程。其目标是通过持续分析机器组件的状态(基于状态的维护)来减少机器停机时间。具体操作步骤如下:
1. 将所有机器组件安装的传感器收集的数据和错误发生情况输入工业数据分析。
2. 识别模式和因果关联。
3. 基于这些信息提高预测性维护的准确性。

预测性维护的应用可减少生产过程中的故障,优化每个机器组件的使用周期,从而对生产能力的可用性产生积极影响。此外,网络物理系统还增强了远程维护的应用,基于从工业智能数据中提取的大量信息,可远程解决问题或支持现场人员。

2. 工业智能服务的实现与商业价值

所有之前介绍的工业智能服务既可以作为内部解决方案实施,也可以作为服务提供给外部公司。工业服务系统的市场商业化提供了基于网络物理系统获得更多财务回报的机会,这些服务涵盖从咨询活动到制造商与服务提供商在生产或数据评估方面的战略合作等多个领域。

3. 智能产品的优势与价值
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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