电力装备制造业工业互联网标识解析体系应用发展研究

近年来我国工业互联网技术与制造业不断地深度融合,工业互联网标识解析体系的建设与应用成为了研究的热点。电力装备制造业作为关系国民经济发展的重要领域,工业互联网标识解析体系的建设和行业化应用具有重要的研究意义。首先对比国内外主流标识解析体系,分析了中国工业互联网标识解析体系架构设计思路。然后结合中国电力装备制造工业标识的特点,研究了基于Handle体系的行业二级节点建设思路,提出一套适用于电力装备制造业的Handle标识解析体系与技术实现方法。最后阐释该体系给企业带来的应用价值以及未来面临的挑战与机遇。     

风电电控系统产品数字化车间建设探索与实践

针对当前风电电控系统产品降本压力大、生产周期短、质量要求高等一系列困难,通过对产品结构特点和生产方式进行分析,构建以产品交付为中心、动静结合、布局合理的数字化车间。首先实现了产品生产调试全生命周期的数字化管控;其次实现了生产物料的AGV自动配送,改善一线生产人员作业环境;改进产品的生产工艺流程和生产组织方式,提高产品的装配效率;将传统纸质作业指导书升级为电子作业指导书,改良文件传递和查阅方式,提升作业交互体验感;对产品生产进行全过程质量管控,实现质量信息透明可追溯。最后探讨了电控系统产品数字化车间的自动化、数字化、精益化建设的发展问题及其与人的关系。     

装备制造业工业互联网平台双层研发模式决策方法研究

针对装备制造业工业互联网平台研发模式决策具有系统性、层次性以及主观性的特点,提出一种基于多属性决策理论的平台研发模式双层决策方法。在该方法中,分析了上层研发模式决策的过程与特点,并结合焦点小组、层次分析法提出了具体的实施方法,帮助企业确定平台模块是自主研发、委托研发还是直接购买。在此基础上,提出了基于逼近理想解排序法的下层研发模式决策过程模型与实施方法,可分别针对自主研发、委托研发以及直接购买模式决策出最佳的开源方案、软件开发商以及平台软件产品。该方法可有效提升平台的建设效率与质量,以能源装备工业互联网平台建设为例,验证了所提方法的有效性与可行性。     

基于自适应波形分解与时频转换的风机工况诊断方法

目前针对风力发电机工况诊断方法的研究较为匮乏。为此,本文提出一种基于自适应波形分解和时频转换的诊断方法。该方法的算法采用了滑动间隔样本扩充、基于改进CEEMDAN的自适应波形分解方法、希尔伯特时频变换、VGG16神经网络。过程中,利用风机的振动加速度信号,通过自适应分解方法对信号进行分解降噪,将处理后信号进行变换生成二维时频谱,利用VGG16模型对时频谱样本集进行分类以达到诊断目的。为了评估该方法的有效性,将本文方法分别与传统模态分解、CNN模型进行对比,并对模型分类效果进行评估,结果表明,该方法具有更好的准确性。