WMSNs图像传感器节点节能研究

提出了一种基于压缩感知理论的低能耗WMSNs图像传感器节点。采用压缩感知(CS)理论,通过对半原始数据稀疏采样来降低后续量化编码的数据量,并能降低节点图像处理复杂度,平衡图像处理和数据传输之间的能量消耗。通过建立能耗模型和Matlab仿真表明,与JPEG相比,采用基于压缩感知理论的压缩编码算法可以有效降低整个节点的能耗。     

建筑工业化促施工方式转变

1建筑工业化成为发展热点 目前，建筑工业化、住宅产业化正在成为建筑业发展热点。无论是国家相关部门还是地方政府，都对建筑工业化越来越重视。     

施工机械化分会开启新篇章

中国工程机械工业协会施工机械化分会2013年会暨超高层建筑工程技术交流会，于2013年9月23～25日在江苏南京隆重召开。来自中建各工程局和上海建工、北京建工、北京城建、北京住总、天津建工、江苏、河南、福建等地的建筑施工企业施工技术骨干和建筑机械制造企业负责人共计160余人参加了会议。     

矿山信息化发展及以数字孪生为核心的智慧矿山关键技术

矿山信息化建设在经历了单机自动化、综合自动化、数字矿山几个阶段之后,在物联网、人工智能、大数据技术的推动下,正朝着矿山智能化和智慧矿山的方向发展。以数字孪生技术为核心,围绕矿山生产场景和智能装备的知识服务体系是智慧矿山下一步需要重点研究的方向。首先回顾了矿山信息化技术的发展,然后分析了智慧矿山的核心关键技术,从智能感知与智能装备、边缘计算与网络服务、数字孪生知识建模、平台与应用系统4个方面进行阐述。智能传感装置和智能装备的不断涌现,为智慧矿山前端感知和执行提供了基础,而即时的感知、分析和决策是智能装备自治、自主工作的前提;随着边缘网关计算能力的提升,需要设计面向应用场景的轻量级算法模型和高效云边协同机制,以满足智能装备即时服务的需求,同时,围绕5G的通信技术在矿山的应用,将进一步提升知识服务的快速响应能力;矿山运行机理、经验知识、大数据分析与数字孪生建模技术融合的矿山生产场景可信数字孪生模型,将成为智慧矿山知识服务的核心;面向大数据和知识模型的平台技术是矿山数字孪生和智能化服务的载体,大数据高效存取、分析和利用能够有效的促进矿山智能化应用服务的融合。矿山数字孪生及相关智能化技术的突破,将实现对矿山物理世界实时可测、可观、准确控制、精确管理和科学决策,从而建立少人化或无人化的矿山生产模式,为智慧矿山的发展奠定基础。     

工程机械行业在变奏中砥砺前行“2011中国工程机械年度产品TOP50”榜单在京发布

2012年3月27日,中国工程机械行业的年度盛典——“2011中国工程机械年度产品TOP50”颁奖典礼在北京隆重举行。50款在技术创新、市场表现和应用贡献三个维度上表现突出的工程机械产品荣登“2011中国工程机械年度产品TOP50”榜单。来自发改委、工信部、商务部、中国机械工业联合会、中国工程机械工业协会及下属分支机构、相关行业协会,以及工程机械制造企业、施工企业、科研院所、高校、新闻媒体的200余位嘉宾参加了此次年度盛会。     

传承跨越,徐工混凝土机械奔向世界级

7月16日,徐工混凝土机械江苏客户活动隆重举行,拉开了徐工混凝土机械成套设备全面进军市场的序幕.而在10天前的7月6日,徐工集团成功收购全球混凝土机械领先者德国施维英,徐工拥有了欧洲混凝土机械巨头施维英52％的股权.再往回10天,6月25日,占地近千亩、产值300亿元的混凝土机械产业基地竣工投产,实现了徐工混凝土机械产业的结构升级和能力升级.徐工混凝土机械产业正以史无前例的活力和动力,大手笔、高密度开展产业布局和市场推进活动,全面构建全球混凝土机械产业发展新格局.     

无线电能传输技术井下应用的设计

井下设备供电,一直是困扰煤矿企业的主要问题,有线电缆在井下容易发生断裂,存在较大的安全隐患。无线电能传输技术的发展,给煤矿井下带来了新的供电模式。特别是近几年受到广泛关注的谐振耦合式无线电能传输理论,其传输效率高,且非常适合井下巷道的中等传输距离。本文将从无线电能传输技术的基本理论入手,设计和提出一种适合井下应用的无线电能传输系统。     

无监督对抗迁移学习轴承故障诊断

针对轴承故障诊断中数据标签获取困难、变工况诊断准确率低下、模型诊断泛化能力弱等问题,提出了一种无监督对抗迁移学习轴承故障诊断的方法(MSWDCNN-DA).首先,将源域与目标域的振动信号经过一层大卷积核,提取轴承故障的短时特征;其次,根据不同卷积核获取的感受野不同,通过两个3×1、5×1的卷积核更加全面地获取不同层次的...     

一种基于小波包变换和监督NPE的滚动轴承故障诊断方法

为提高滚动轴承故障诊断的性能,结合故障敏感特征的选择,提出了一种基于小波包变换(WPT)和监督NPE的滚动轴承故障诊断模型。首先,WPT对原始振动信号进行处理,利用终端节点的单支重构信号得到多域统计特征,构成原始特征集。然后,为减少特征集中的冗余信息和干扰特征,提出一种基于朴素贝叶斯的故障敏感特征选择方法(FSNB)。为了进一步降低冗余信息和运算复杂度,提出一种基于类别标签的监督邻域保持嵌入(SNPEL)方法,实现对高维特征集的低维表示。最后,利用K近邻(KNN)算法实现滚动轴承的故障诊断。采用12种轴承故障数据来验证提出的故障诊断模型的性能,结果表明,提出的模型可以实现较高的故障诊断准确度和较好的适应性。     

基于物联网的矿山机械设备状态智能感知与诊断

矿山生产机电设备是机械、电气、液压、控制等多形式系统的复杂耦合结构,工作过程中环境和工况条件变化多样,缺乏有效的技术手段解决矿山设备运行健康状态的实时感知问题。借助物联网、工业互联网、人工智能和大数据挖掘技术,研究矿山设备状态知识建模与在线诊断方法,将传统的"人-机"交互监控模式提升为"传感—机器认知—机器决策"的智能化监控模式。分析了基于物联网的矿山设备状态感知系统架构,定义了多源信息感知层、边缘智能层、大数据分析层和数据与知识共享迁移层的4个层次的作用,提出了设备状态知识共享与迁移模式;结合本体语义、置信规则库和数字孪生技术,设计了面向矿山机械设备系统状态知识建模的信息描述、知识表示、决策融合方法,提出了面向矿山设备运行全过程的实时感知、演化分析与智能交互的"虚实融合"感知模型,实现虚、实系统运行过程的"精准映射、信息对偶、融合交互、协同演进"。分析了数据驱动的矿山机械设备状态诊断方法研究现状、技术架构、存在问题和研究趋势,提出结合数字孪生、深度学习、迁移学习等方法,构建机理模型、经验知识与数据深层特征相融合的矿山设备状态诊断模式,研究矿山设备状态大数据分析与应用技术,研发矿山设备状态诊断与全生命周期管理等智能化应用服务系统。形成了矿山设备运行信息感知、知识建模与状态在线判识方法体系,以实现矿山机械设备故障状态自诊断、早期隐患预知维护、智能调度与协同管控,为矿山生产智能化、无人化提供技术支撑。