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从锅炉工到AI专家(9)
Epoch 8 Step 1207755: lr = 0.015 words/sec = 401 Eval 4965/17827 accuracy = 27.9% Epoch 9
79060发布于 2018-06-20 - 来自专栏HT
智慧锅炉
系统分析 智慧锅炉 锅炉是我国主要的热能装备，据统计，燃煤工业锅炉污染物排放量较大，仅次于燃煤发电，是城镇大气污染的主要排放源。 图扑软件构造轻量化的 3D 可视化智慧锅炉监控场景，数字孪生锅炉运作流程，清晰直观地呈现设备的部件组成及动态运作全过程。在守护锅炉安全的同时也助力碳中和、碳减排目标的实现。 ，辅助用户通过平台计算锅炉热效率。 结合图扑丰富的 2D/3D 组态界面，仿真还原了锅炉运行的整体效果与锅炉热效率曲线数据展现，推动使用单位提高锅炉运行能效。 可增添报警通知模块，实时监控锅炉隐患处置、日常维护保养、环保排放等信息，在线分析研判锅炉运行安全状态，督促用户适时提升锅炉安全节能环保运行水平。
1.6K20编辑于 2022-09-27 锅炉温度dmc控制用simulink实现
在Simulink中实现锅炉温度的动态矩阵控制 (DMC) 是一个涉及建模、控制器设计和仿真的过程。 DMC是模型预测控制 (MPC) 的一种形式，特别适用于具有显著纯滞后或非最小相位特性的过程（锅炉温度控制常符合这些特点）。 仅将优化解的第一个控制增量应用到锅炉。滚动优化： 在下一个采样时刻，重复步骤3，基于新的测量值重新优化。 Simulink 实现结构：锅炉模型 (Plant Model):目的： 在仿真中代表真实的锅炉温度响应。 ('quadprog', 'Display', 'off');DeltaU = quadprog(H, f, Aineq, bineq, [], [], [], [], [], options);% 9.
39200编辑于 2025-06-23- 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(1)
序言 标题来自一个很著名的梗，起因是知乎上一个问题：《锅炉设计转行 AI，可行吗？》，后来就延展出了很多类似的问句，什么“快递转行AI可行吗？”、“xxx转行AI在线等挺急的”诸如此类。
1K60发布于 2018-06-20 - 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(2)
大数据 上一节说到，大多的AI问题，会有很多个变量，这里深入的解释一下这个问题。 比如说某个网站要做用户行为分析，从而指导网站建设的改进。通常而言如果没有行为分析，并不需要采集用户太多的数据。 比如用户注册，最少只需要用户名、用户密码就够了。随后比如为了当用户过生日的时候，自动给用户发送一封贺卡（潜台词，我们可能需要给用户推送广告），我们再增加两项生日日期和邮箱地址。再下来国家规定网站注册必须实名制，我们可能又增加了用户姓名和身份证号码，可能还需要增加用户手机号码，用于同移动通信部门打通，验证用户实名制
58640发布于 2018-06-20 - 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(7)
说说计划 不知不觉写到了第七篇，理一下思路： 学会基本的概念，了解什么是什么不是，当前的位置在哪，要去哪。这是第一篇希望做到的。同时第一篇和第二篇的开始部分，非常谨慎的考虑了非IT专业的读者。希望借此沟通技术人员和产品人员，甚至管理和销售人员。我信服“上下同欲者胜”，所以也非常害怕因为大家对概念完全不同的理解而影响到团队的合作。 从最简单的部分入手，由概念到代码，完成技术破冰。这是第二、三篇希望做到的。 逐步迭代，从简单概念到复杂概念，从简单算法到复杂算法，接触到机器学习现实最常用的技术。这是四、五、六篇希
73260发布于 2018-06-20 - 来自专栏javascript趣味编程
9.1 汽包锅炉水位自动控制
汽包锅炉液位控制原理 本实验拟使用PID算法实现液位控制，如下图所示： ? constructor(orificeArea) { 9. return out*KP; 34. } 35. } 然后是我们的水池类Pool（假设它是锅炉汽包），其中进水量根据进水管的阀门开度而定，出水量根据伯努利方程由液位而定： 1. class this.tubeIn=new TubeIn(0.01); 9. this.valve=newValve(1); 10. constructor(orificeArea) { 9.
87700发布于 2018-08-08 - 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(5)
图像识别基本原理 从上一篇开始，我们终于进入到了TensorFlow机器学习的世界。采用第一个分类算法进行手写数字识别得到了一个91%左右的识别率结果，进展可喜，但成绩尚不能令人满意。 结果不满意的原因，当然还是算法太简单了。尽管我们都已经接受了“所有问题都可以用数学公式来描述”这个观点，但直接把一幅图片展开的784个数字作为方程式参数进行一个线性运算+非线性分类器就叫做“人工智能”怎么都感觉那么不靠谱...至于能得到91%不高的识别率，从这个意义上说，似乎都令人有点不太相信。这个不相信不是指91%太低了
81340发布于 2018-06-20 - 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(3)
剖析第一个例子 学习《机器学习》，很多IT高手是直接去翻看TensorFlow文档，但碰壁的很多。究其原因，TensorFlow的文档跨度太大了，它首先假设你已经对“机器学习”和人工智能非常熟悉，所有的文档和样例，都是用于帮助你从以前的计算平台迁移至TensorFlow，而并不是一份入门教程。 所以本文尽力保持一个比较缓慢的节奏和阶梯，希望弥合这种距离。本文定位并非取代TensorFlow文档,而是希望通过对照本文和TensorFlow文档，帮助你更顺利的进入Google的机器学习世界。 基于这个思路，
79790发布于 2018-06-20 - 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(10)
timesteps = 28 # timesteps #LSTM网络的参数，隐藏层数量 num_hidden = 128 # hidden layer num of features #最终分为10类，0-9十个字付 num_classes = 10 # MNIST total classes (0-9 digits) # tf Graph input #训练数据输入，跟MNIST相同 X = tf.placeholder np.copy(xdata) ydata[:,:-1] = xdata[:,1:] """ xdata ydata [6,2,4,6,9] [2,4,6,9,9] [1,4,2,8,5] [4,2,8,5,5] """ x_batches.append(xdata) y_batches.append
1.1K50发布于 2018-06-20 - 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(6)
欠拟合和过拟合 几乎所有的复杂方程都存在结果跟预期差异的情况，越复杂的方程，这种情况就越严重。这里面通常都是算法造成的，当然也存在数据集的个体差异问题。 所以”欠拟合“和”过拟合“是机器学习过程中重
66080发布于 2018-06-20 - 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(4)
问题的描述是这样： 有一批手写数字的图片，对应数字0-9。通过机器学习的算法，将这些图片对应到文本字符0-9。用通俗的话来说，就是计算机认出了图片上面手写的数字。 比如本次MNIST的例子，就是把图片分类到0-9这十个类别之一。与此类似的应用领域还有：垃圾邮件分类、产品质量自动检测等。 （最下面参考链接中有相关公式的详细介绍，有兴趣的建议跳转去阅读。） 比如本例中的字符0-9。 我们刚才讲过了，这实际是一种分类算法，计算的结果并不是直接得到0-9数字，而是得到一个分类信息,本例就是分成10类。在这种表述方式中，数字n将表示成一个只有在第n维度（从0开始）数字为1的10维向量。 在上一个例子中没有这部分 #训练结束后（1000个批次后）， #通过验证集数据验证我们模型的正确率 #argmax是内置函数，用于将10个元素的分类表，取出最大的那一维的索引， #等于将分类变回了0-9数字
79970发布于 2018-06-20 - 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(8)
ImageNet 基础部分完成，从本篇开始，会略微的增加一些难度。 通常说，在解决问题的时候，大多程序员都会在网上搜索，寻找一些相似相近的案例作为参考。这个方式在机器学习领域同样有效。可惜早期的时候，各公司的保密还是做的比较严格，时至今日有了很大改善，但在整个IT行业中，机器学习领域，各公司的研发成果保密仍然是最严重的。 因此，ImageNet对机器学习的推动更是难能可贵和功不可没。在机器学习尚处于摸索阶段，大家在都没有大规模投资的情况下艰苦研究的时候，ImageNet提供了一个迄今也是最大的已标注视觉
774130发布于 2018-06-20 - 来自专栏工业4.0
工业锅炉设备远程监控运维
我国是全球工业锅炉生产应用数量最大、应用范围最广泛的国家，规模以上锅炉生产企业有千余家。 解决方案 物通博联通过先进的工业物联网和大数据技术，实现工业锅炉设备上云，构建分布式工业锅炉远程运维系统和大数据应用云服务。 方案价值 01实现了对锅炉设备的集中监控 对原本分散各地的锅炉设备现场参数以及额定蒸发量、压力、给水温度、炉膛温度、锅炉水位、炉排转速、炉排面积、燃煤量、容水量等等运行数据进行远程采集，实时掌握设备运行状态 03实现对锅炉设备的预测性维护 采集实时的锅炉工况、历史维修记录、锅炉维护的先验知识等数据，结合物理退化模型和经验退化模型，构建锅炉寿命预测和维修决策的预测性维护模型，及时检测到设备异常并预测设备剩余使用寿命 04实现锅炉设备数据智能化应用 对锅炉运行情况、性能、能耗等核心数据进行分析，自动生成报表，通过大屏展示，组态监控等功能，动态显示锅炉运行实时状态、设备分布情况以及各项统计分析报表，为设备管理提供各种参数依据
74920编辑于 2023-03-27 - 来自专栏物联网解决方案
锅炉DCS控制系统解决方案
锅炉DCS控制系统解决方案主要包括系统架构、硬件组成、软件功能和系统优势等方面。系统架构锅炉DCS控制系统的架构分为三层：操作层、控制层和信息层。 通过HMI界面，操作人员可以实时监控锅炉的工作状态，并进行操作控制控制层：系统的核心，用于实现对锅炉各个部分的控制和调节。主要包括可编程逻辑控制器（PLC）、DCS服务器和控制器等硬件设备。 PLC负责对锅炉的各个组件进行自动化控制，DCS服务器是系统的核心控制中心，负责数据采集、处理和存储，控制器负责控制和调节锅炉的运行参数信息层：系统整体的管理和监控层，主要包括数据库、网络通信和报警系统等 锅炉控制系统采用CI854与CI801模块构成PROFIBUS扩展网络，汽机部分采用TB801构成MODBUS扩展网络，充分利用了AC800M资源，锅炉与汽机各装有两台操作站，保证实时可靠监控。 监控软件：软件提供报警功能，当锅炉的关注参数超标报警时（锅炉房基本报警分为：锅炉熄火报警；锅炉超压报警；锅炉超温报警；排烟温度过高报警；系统压力过低报警，水箱水位过低、过高报警），现场操作员站和锅炉物联网系统能够同步产生报警信息
66610编辑于 2025-05-14 - 来自专栏物联网智慧生活
工业智能网关工业锅炉远程监控
5G工业智能网关锅炉远程监控，实现工业锅炉管理集中化，故障服务响应自动化，维护售后人员调度智能化，信息化管理精准高效，节省人物力资源成本。 工业网关工业锅炉远程监控 计讯物联工业网关下锅炉远程监控系统主要由锅炉设备、PLC控制器、各类传感器、工业只能网关、云平台等组成。 图片1.png 工业智能网关下工业锅炉远程监控功能 1、锅炉状态远程监控 监控中心、手机端、pc端工业锅炉运行状态、温度、压力、运行参数、环保参数等远程实时监控。 2、环境视频监控 在锅炉设备现场设置视频监控摄像头，实现监控中心对所有联网锅炉现场的实时视频监控。 3、报警 异常状态、故障状态、异常数据信息报警，反馈及时。 海为和 MODBUS 系列等PLC等主流协议硬件解析; 图片4.png 8、实现PLC远程监控，PLC远程编程，PLC远程调试，PLC远程上下载，PLC远程控制，PLC数据采集，PLC远程通讯; 9、
1.5K30发布于 2021-10-21 - 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(11)(END)
语音识别 TensorFlow 1.x中提供了一个语音识别的例子speech_commands，用于识别常用的命令词汇，实现对设备的语音控制。speech_commands是一个很成熟的语音识别原型，有很高的正确率，除了提供python的完整源码，还提供了c/c++的示例程序，方便你移植到嵌入设备及移动设备中去。 官方提供了关于这个示例的语音识别教程。不过实际就是一个使用说明，没有对代码和原理做过多解释。 这个程序相对前面的例子复杂了很多，整体结构、代码、算法都可以当做范本，我觉得我已经没有资格象前面的
80470发布于 2018-06-20 - 来自专栏月色的自留地
TensorFlow从1到2（一）续讲从锅炉工到AI专家
《从锅炉工到AI专家》一文中，已经对机器学习的基本概念做了很详细的介绍。所以在这里我们就省掉闲言絮语，直接从TensorFlow2.0讲起。 也是在机器学习中非常常用的，建议一起安装： $ pip3 install numpy matplotlib pillow pandas seaborn sklearn 第一个例子：房价预测 本示例中的源码来自于《从锅炉工到
1.1K00发布于 2019-04-18 - 来自专栏剑指工控
老曹带你做大神之走进奇妙的工控世界（一）
00HDA02AP001 锅炉集水池2号泵 3 00HDA00AM008 锅炉集水池1号泵出口电动门 4 00HDA00AM010 锅炉集水池2号泵出口电动门 5 00HDA00AM021 锅炉集水池 1号泵入口电动门 6 00HDA00AM020 锅炉集水池2号泵入口电动门 7 00HDA00AA151 锅炉集水池出口总电动门 8 J0GNF60AA011 精处理再生排水树脂捕捉器入口电动门 9 J0GNF60AA012 ：其他水泵类似 00HDA01AP001XP01 锅炉集水池1号泵运行 DI 00HDA01AP001XP02 锅炉集水池1号泵停止 DI 00HDA01AP001XP03 锅炉集水池1号泵远方 DI 锅炉集水池1号泵频率反馈 AI 00HDA01AP001YA01 锅炉集水池1号泵频率给定 AO 锅炉集水池1号泵出口电动门IO清单如下，其他阀门类似 00HDA00AM008XP01 锅炉集水池1 号泵出口电动门开反馈 00HDA00AM008XP02 锅炉集水池1号泵出口电动门关反馈 00HDA00AM008XP03 锅炉集水池1号泵出口电动门远方 00HDA00AM008XP04 锅炉集水池1
88711发布于 2021-11-09 - 来自专栏月色的自留地
TensorFlow从1到2（二）续讲从锅炉工到AI专家
图片样本可视化 原文第四篇中，我们介绍了官方的入门案例MNIST，功能是识别手写的数字0-9。这是一个非常基础的TensorFlow应用，地位相当于通常语言学习的"Hello World!"。 image = tf.cast(image, dtype=tf.uint8) # 标签样本为10个字节的数组，为1的元素下标就是样本的标签值 # 这里使用argmax方法直接转换为0-9的整数 image = tf.cast(image, dtype=tf.uint8) # 标签样本为10个字节的数组，为1的元素下标就是样本的标签值 # 这里使用argmax方法直接转换为0-9的整数 predictions) plt.show() # 原文中已经说明了，当前是10个元素数组表示一个数字， # 值为1的那一元素的索引就是代表的数字，这是分类算法决定的 # 下面是直接转换为0-9的正整数 metrics=['accuracy']) # 使用训练集数据训练模型 model.fit(mnist.train.images, train_labels, epochs=3) # 测试集的标签同样转成0-9数字
73100发布于 2019-04-18
腾讯云开发者
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