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1智能提速IT支撑方案和思路
为了智能提速业务的开展,中国电信的BOSS需要从业务受理、开通、保障、用户自主提速管理、业务计费等多个方面进行支撑.根据智能前向整体提速的业务特点,智能提速业务的主要IT支撑需求如下.
业务受理开通:需要获得用户最大可用带宽、实际可达速率、用户宽带速率等数据作为受理依据;可以通过CRM,受理、开通、变更、退订智能提速业务;可以通过网上营业厅/掌上营业厅等用户门户,受理、开通、变更、退订智能提速业务.
业务使用及保障:需要提供用户自主提速操作的门户,提供SP后向提速业务的系统接口;需要提供用户上线/下线等提速策略的触发能力;需要提供用户提速记录,作为计费依据;对业务故障引起的报障、投诉能够准确定位、处理. 相似文献
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文中设计的皮带输送机采用可拆卸式梳毛机构对毛刷进行清扫处理,便于清除毛刷中粘结的结垢,并且在复丝杆槽辊的作用下,可以使其在水平方向上做往复运动,并且梳毛钉的竖直设置与毛刷的水平设置刚好垂直交错,进而在刷辊与往复丝杆槽辊同向转动时,梳毛钉会对刷板上的毛刷进行来回清扫,可以扫除毛刷上的结垢,也能提高毛刷对传输皮带的清理效果... 相似文献
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针对故障滚动轴承在单一工况数据下训练的深度学习模型无法在复杂工况下无法实现有效的故障诊断,提出一种基于卷积神经网络的领域适配(convolutional neural network-domain adaptation, CNN-DA)模型。卷积网络用于对故障振动信号进行高层特征提取,网络首尾加入通道注意力机制(channel attention mechanism, CAM),以动态分配特征通道的权重,减小无效信息的干扰。结合领域自适应方法,将特征提取层获取到的高层故障特征进行源、目标域领域适配,领域适配模块整合了全域适配和类别域适配,以使两个领域中相同故障标签的特征的数据分布逐渐趋于重合,最后将深度学习模型应用于多种不同工况迁移的场合进行训练,得到训练结果和测试结果。通过不同来源数据集的试验,在多种工况迁移下测试模型,结果表明提出的模型能够应对复杂工况变化下的滚动轴承故障检测。 相似文献
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针对滚动轴承在噪声背景下的故障诊断研究不足的问题,提出一种基于卷积-注意力机制-强制特征适配(AMCNN-MFA)模型。卷积网络用于对振动信号进行高层特征提取,网络首尾加入通道注意力机制(CAM)用于动态分配特征通道的权重,过滤部分无效信息以减小干扰;强制特征适配(MFA)用于将原始样本和噪声样本中相同故障标签的特征进行领域重合,获取不变特征,实现了模型的适应噪声环境的能力。在不同轴承数据集中添加-10~10 dB噪声的测试集的试验结果表明:AMCNN-MFA模型的平均故障分类准确率高于96%且波动不超过0.4%,优于其他抗噪模型,具备较好的分类性能和鲁棒性,能够应对复杂噪声干扰场景下的滚动轴承故障诊断。 相似文献
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对拖式压实机工作轮下落阶段进行运动分析,建立冲击轮动力参数的多目标优化模型,以水平速度变化率最小和垂直速度变化率最大为两追求目标,运用多目标优化方法中的线性加权和法对其进行优化处理,化多目标优化问题为单目标优化问题,并运用单目标优化方法中的约束随机方向搜索法解得的最优解即为该多目标优化问题的有效解,使得优化后的冲击轮动力性能在水平方向和垂直方向上均有较大的改善. 相似文献
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